PLS-DA(偏最小二乘判别分析)是一种结合降维与分类功能的多变量统计方法,适用于高维度数据的分组差异分析。其通过构建潜在变量最大化组间差
PLS是偏最小二乘分析,DA是判别分析。再加一个o就是加了一个正交,OPLS-DA就是正交偏最小二乘法判别分析。 当变量数量远大于样品数量时(行数小于列数), PLS或 PLS-DA模型容易过拟合,但是PCA效果也不好。但是加入正交矫正之后数据检出假阳性会降低,所以会更准确。数据处理的时候一般是先做PCA,然后做OPLS-DA。
PLS-DA（偏最小二乘判别分析）及OPLSDA等模型，在组学分析领域中占据着举足轻重的地位，它们属于基于有监督学习的降维分析技术。模型构建完成后，为了确保其拟合度与预测准确性，通常需要借助一系列的检验手段。其中，置换检验已成为评估PLS-DA模型性能的一种不可或缺的方法。Y和Q2Y是置换检验中经常使用的两个参数...
什么是PCA、PLS-DA、OPLS-DA ? 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的无监督分析方法,是一种多变量统计分析方法,又称主分量分析。可以初步了解各组样本之间的总体代谢物差异和组内样本之间的变异度大小,并可通过分析QC样本进行质量控制。 偏最小二乘法判...
在启动窗口中将某个分类变量输入为 Y 时,使用指示符编码对其编码。若有k个水平,则用一个指示符变量来表示每个水平,对于属于该水平的行用值 1 表示,不属于该水平的行用 0 表示。得到的k个指示符变量被视为连续变量,PLS 分析按处理连续Y的方式处理这些指示符变量。
1) 解释变异：PLS-DA主要关注于解释响应变量（类别）的变异。2) 适用性：适用于探索性分析，特别是在...
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
PLS-DA(偏最小二乘判别分析)是一种主要用于高维数据分类和判别分析的统计方法。这种方法在生物信息学、化学计量学、代谢组学等领域中特别有用,用于从复杂的数据集中提取和识别模式。PLS-DA基于偏最小二乘回归法(PLS),但与PLS不同的是,PLS-DA专注于分类问题。
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是常用的多变量统计分析方法,用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测,但它们在建模和解释方面有一些区别: ...
数据经过PLS-DA分析后,会产生3张图片,分别是得分图、模型验证图、s-plot图,我们最常见到的则是得分图,因此在对得分图进行描述的时候也就相对比较简单,可以描述一下模型建立的一些参数(R2X、R2Y、Q2),以及得分图中的PC1和PC2,最后描述利用该模型进行差异代谢物筛选,挑出重点关注的差异代谢物即可啦。