接下来,我们导入数据2,并进行相似的分析步骤。首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast,ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$i 从结果中可以看到不同组别分...
数据1(少分组数据) 通过plsda建模之后,我们对得到的主成分进行画图,并且对不同分组的样本进行标识。从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异? # plsda.breast <- plsda(X, Y, ncomp = 2)# col.breast <- as.numeric(as.factor(Y))# plotIndiv(plsda.breast, ind.names ...
3、PLS-DA计算及展示 #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)#计算PLS-DAdf_plsda<-plsda(otu,group$group,ncomp=2)#简单绘图plotIndiv(df_plsda,comp=c(1,2),group=group$group,style='ggplot2',ellipse=T,size.xlabel=20,size.ylabel=20,size.axis=20,pch=16,cex=...
行业资料 政务民生 说明书 生活娱乐 搜试试 续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 互联网 R语言偏最小二乘法判别分析(pls-da)tb 大数据部落©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
当涉及到用R语言进行PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)分析以及制作相关的图表时,你可以使用一些R中的扩展包来实,大致步骤如下: 1.准备工作: 在开始之前,你需要在R环境中安装一些特定的包,这些包提供了进行PLS-DA和OPLS-DA所需的函数和方法。一些常用的包包括mixOmics、ropls和pl...
偏最小二乘法判别分析(PLS_DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法,一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信度。以下是PLS_DA分析绘图的一个小示例。 (本文仅作绘图示例,不涉及...
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。
r语言plsda分析代码附数据木羽长弓.R Administrator Sun Feb 12 17:35:58 2017 #每一列代表一位患者的多个数据,不同颜色代表了不同的分组(当然目前我们进行整理,如果您那边需要我把一个组的患者放在一起的话 #,我这边再整理一下),我是想通过PLS-DA挖掘下不同组别患者间存在差异的指标有哪些 library(mixOmics...
r语言plsda分析代码附数据.docx,木羽长弓.R Administrator SunFeb1217:35:582017 # 每一列代表一位患者的多个数据,不同颜色代表了不同的分组(当然目前我们进行整理, 如果您那边需要我把一个组的患者放在一起的话 # ,我这边再整理一下),我是想通过PLS-DA 挖掘下不同组
百度试题 题目代谢组学常用的分析手段有哪些() A. PCA分析 B. 方差分析 C. PLS-DA分析 D. 层次聚类分析(HCA) E. 多组分关联分析 相关知识点: 试题来源: 解析 A,D 反馈 收藏