在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
data=read.csv("数据1.csv")X=dataX=X[,-53]#分别设置组别和指标X=na.omit(X)Y=c(rep("A",29),rep("B",19),rep("C",27),rep("D", 8),rep("E",9),rep("F",4) ) 进行PLS-DA模型的建立 接下来,我们使用PLS-DA建立模型。建立PLS-DA模型,并将数据集和组别变量作为输入。建立模型后,...
这样,就可以使用PLS-DA对单行数据进行预测并返回多个预测结果。请根据实际情况调整代码中的参数和数据类型。本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复...
偏最小二乘法判别分析pls-da所需数据: 分组信息;因变量和自变量;样本与变量之间的数据矩阵 参考图片 b PLS-DA plot comparison of metabolite profiles of mice based on disease activity of their original human donors (active pre-and post-HSCT) and (inactive post-HSCT). (Integrated microbiota and metab...
其实在绝大部分代谢组数据里面,我们的分组,都是不太可能在全局PCA里面区分开来,所以有基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 来代替PCA,有点类似于我们前面的使用局部基因(免疫相关基因)后的PCA,它天然就可以把我们的生物学分组很好的区分开来。
从Excel表格导入代谢物和实验数据。 基于汇总QC的数据清洗。 利用主成分分析可视化来检查数据质量。 两类单变量统计。 使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进行多变量分析,包括: 模型优化(R2 vs Q2)。 置换测试,模型预测指标。 特征重要性。 模型预测数据可视化。 将统计表格导出到Excel表格。 本教程中使用的研究已由...
2.调整模型参数：PLS-DA 有许多参数可以调整，例如成分数、正则化系数等。你可以尝试不同的参数组合，...
数据预处理后,我们对乳腺癌数据进行了PLS-DA建模和分析。首先,我们将数据转置并删除第一行。然后,我们将数据分为X和Y两组,其中X为指标数据,Y为组别数据。我们使用PLS-DA建立模型,并将其命名为plsda.breast,p = 2表示我们选择了2个主成分。我们将Y转换为数字,以便进行颜色编码。接下来,我们使用plotIndiv函数绘...
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
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...