pls-da原理pls-da原理 plsda是一种利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLS)进行判别分析的方法。PLS本身是一种数据降维的方法,能够在保留尽可能多的数据信息的前提下,使用较少的变量来进行建模,因此在数据分析中应用十分广泛。 PLS本质上是一种线性回归方法,通过对每个自变量与因变量之间的相关性...
在PLS-DA中,因变量Y可以是分类变量。分类变量是一种离散型变量,表示不同的类别或组别。通过将分类变量编码为虚拟变量或指示变量,可以将其纳入PLS-DA模型中进行分析,从而帮助理解变量之间的关系。例如,在药物研发中,我们可能有一个数据集,其中包含了不同药物对于某种疾病的治疗效果,我们可以将治疗效果分为好、中、差...
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