2.负荷图(Loading Plot): 负荷图展示了原始变量(如代谢物、基因表达等)对PLS-DA成分的贡献。每个点代表一个变量,其位置表示该变量在区分不同组别中的重要性。靠近图中心的变量对区分类别的贡献较小,而远离中心的变量则更为重要 3.VIP分数图(VIP Scores Plot): ...
通过 Loading 图，可以看出每个变量对样本分类的重要程度，并找出那些最能区分不同类别之间差异的主要特征。4.Score plot 图：Score plot 图是一种二维或三维的散点图，用来展示不同样本之间的差异，方便观察样本之间的分布情况。通过 Score plot 图，可以看出不同样本之间的差异，从而找出那些最能区分不...
head(sacurine.pca@loadingMN) #例如,提取变量得分(各代谢物在 PCA 轴中的排序坐标) #如在排序图中根据个体属性(性别、年龄等)给样本上色 par(mfrow = c(1, 2)) plot(sacurine.pca, typeVc = 'x-score', parAsColFcVn = sacurine$sampleMetadata[, 'gender']) ...
Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) loading plot based on the relative abundance of the putative bacterial genera in soil microbiome and their association with organic or convent...
最后，通过绘制图形对模型进行可视化。包含四张分面图形，展示累计解释率、模型拟合效果、离群点以及得分图。生成的文件有“plsda.pdf”和“loading.pdf”，以及得分图“score_plot.pdf”。所有分析结果和图形文件一键生成。使用流程简单，操作便捷，无需注册，完全免费。欢迎访问我们的网址：cloud.keyan...
html#：~：text= A%20biplot%20is%20an%20overlay，them%20on%20a%20single%20plot用真正共享的...
par(mfrow = c(1, 2)) plot(pls-ana, typeVc = 'x-score', parAsColFcVn = group) plot(pls-ana, typeVc = 'x-loading') 以上就是非常粗略的说了下PLS-DA的做法和可视化差异性了,其实PLS-DA还有很多内容,想了解的自行深入学习吧! 如有侵权,请联系本站删除!
(左下)离群点展示:由scoreMN以及loadingMN计算得出各样本在投影平面以及正交平面的坐标,并标注差异较大的样本。 (右下)得分图:各样本在PLS-DA轴中的坐标。 loading.pdf:根据载荷值的前两个主成分p1 p2绘制的载荷图,并标注各个成分的解释率 。 score_plot.pdf:由scoreMN绘制的得分图。 上传文件后,只需要一个...
离群点展示(左下) ：通过scoreMN和loadingMN计算出各样本在投影平面及正交平面的坐标，并标明相互差异较大的样本。x-score plot(右下) ：各样本在PLS-DA轴中的坐标；R2X、R2Y等值展示在下方，用于评估模型优度：与其说是可视化方法，不如称为数据提取章节。通过变量投影重要度(Variable Importance for...
还可以获取更多信息,例如查看查看差异比较大的表达基因。 par(mfrow = c(1, 2)) plot(pls-ana, typeVc = 'x-score', parAsColFcVn = group) plot(pls-ana, typeVc = 'x-loading') 以上就是非常粗略的说了下PLS-DA的做法和可视化差异性了,其实PLS-DA还有很多内容,想了解的自行深入学习吧!