主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA, Partial Least Squares Discriminant Analysis)是两种常用的数据降维和分类技术,它们在原理、应用场景及效果上存在一些显著的差异。以下是对这两种方法的详细比较: 1. 基本原理 PCA: 目标:通过线性变换将数据投影到低维空间,同时尽可能保留...
### PLS-DA与PCA的区别 在数据分析领域,偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis, PLS-DA)和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是两种常用的降维技术。尽管它们的目标都是简化数据并提取关键信息,但它们在方法、应用场景以及处理的数据类型上存在一些显著的差异。以下是对这两种技...
简介: 单组学的多变量分析|1.PCA和PLS-DA Part1PCA和PLS-DA 我们使用SRBCT数据集来说明PCA和sPLS-DA。 安装并加载mixOmics包 BiocManager::install('mixOmics') library(mixOmics) 1示例数据集 示例数据是mixOmics包自带的经过标准化处理过的可以直接使用的数据,来自小圆蓝细胞肿瘤(SRBCT)。数据集包括63个样本的...
在PCA中,centering(中心化)使所有基因具有相同的零平均值,利于关注样本之间的差异。Scaling(缩放)的目的是在分析中给所有基因相似的权重,因为高方差的基因会被认为在PCA中有影响,但不一定有生物学相关性。 pca.srbct = pca(X, ncomp = 10, center = TRUE, scale = TRUE)# 输出每个主成分可解释方差(变异)plo...
plotIndiv(pca.srbct, group = srbct$class, ind.names = FALSE,legend = TRUE, title = 'PCA on SRBCT') 3PLS-DA 分析 对于判别分析,我们设置因子Y来表示每个样本的类别隶属度。在PLS-DA过程中,将Y因子转化为一个虚拟矩阵。 Y = srbct$classsummary(Y) #结果分类 ...
1、PCA 和 PLS-DA 用于晒青毛茶级别分类研究刘彬球,陈孝权,吴晓刚,张偎,王子浩大益集团勐海茶业有限责任公司,云南 勐海 666200摘要:利用主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)和偏最小二乘法判别分析(Partial Least SquaresDiscriminant Analysis, PLS -DA)对晒青毛茶进行级别分类,并通过统计分析找出重要...
正交: 正交是线性代数的概念,是垂直这一直观概念的推广。作为一个形容词,只有在一个确定的内积空间中才有意义。若内积空间中两向量的内积为0,则称它们是正交的。如果能够定义向量间的夹角,则正交可以直观的理解为垂直。物理中:运动的独立性,也可以用正交来解释。 对于
请问您有做PLS-DA和OPLS-DA的教程吗？最近做到这儿卡住了，能否请大神指点一下？用SIMCA-P软件做的 ...
采用相似度分析,主成分分析(PCA)及偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)对其总体质量进行分析评价.结果:建立了贯叶金丝桃指纹图谱且共标定16个共有峰,经过与对照品比对,指认并鉴定出其中的6个色谱峰.18批样品的相似度为0.712~0.933,PCA分析出不同生长阶段的贯叶金丝桃药材的最佳采收阶段为盛开期;PLS-DA可将不同生长...
PCA和PLS-DA的图应该分别如何解读?下面分别是PCA和PLS-DA的Biplot图？请问您是用哪个软件做的呀？有...