有监督的分析(PLS-DA)能够很好的解决这些问题。也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。 本文主要是基于PLS的分类展开。 代码实现 主要参考了这位大
PLS-DA的python实现(基于,附完整代码实现) 前两天收到了论文的拒稿意见,其中一条是“PLSDA的表示错误,应为PLS-DA”,好吧,以后都写PLS-DA!虚心接受专家意见。 由于之前偷懒,都是用PLS toolbox完成相关偏最小二乘法的数据分析工作,借此机会,就把PLS-DA的python实现好好唠唠。查过不少资料中,没有详细说调包s...
本教程的第一个代码单元格(在这段文本框下方)将包和模块导入到Jupyter环境中。包和模块提供了额外的函数和工具,这些工具扩展了Python语言的基本功能。我们将需要以下工具来分析本教程中的数据: numpy:Python科学计算的基本包,提供处理数组和线性代数的工具
综上所述,Python的PLS-DA模型效果不好可能是由于数据预处理不足、参数调优不当以及样本不平衡等原因造成的。通过合理地进行数据预处理、调优参数和处理样本不平衡,可以提高PLS-DA模型的分类效果。希望本文对您有所帮助!
主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 这带来许多优点: 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是,在许多情况下,执行类似于PCA的分解要明智得多。
代码语言:javascript 代码运行次数:0 1#安装2if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))3install.packages("BiocManager")4# The following initializes usageofBioc devel 5BiocManager::install(version='devel')6BiocManager::install("mixOmics")78#使用9library(mixOmics)10library(ggplot2)1112plsda(X,...
初始值设为变量数的平方根。判别分析部分将PLS得分输入线性判别分析（LDA），计算类间散度矩阵 和类内散度矩阵 ，优化判别函数 。模型拟合使用非线性迭代最小二乘算法（NIPALS），设置收敛阈值 。实施细节包括计算效率优化，如使用QR分解；硬件要求建议至少8GB内存；软件工具推荐R语言的pls包或Python的scikit-learn。
相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是,在许多情况下,执行类似于PCA的分解要明智得多。 今天,我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA, 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。 让我们开始使用R 癌症/无癌标签(编码为-1 / 1)存储在不同的文件中,因此我们可以将其直接附加到完整的数据集,然后使用公式语法来训练...
python主题LDA建模和t-SNE可视化 原文:http://tecdat.cn/?p=4261 使用潜在Dirichlet分配(LDA)和t-SNE中的可视化进行主题建模。 本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码,请参阅完整资料。 我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个新闻组和推文。
我对你的代码进行了改进。双标图是通过简单地叠加分数和加载图来获得的。其他更严格的图可以根据https：...