PLS-DA需要用到几个R包,包括`mixOmics`、`ggplot2`和`ggforce`。运行以下代码来加载这些包:```R library(mixOmics) library(ggplot2) library(ggforce) ``` 读取数据 📊 现在,我们需要读取两组数据:一组是原始数据(otu_raw),另一组是分组信息(group)。运行以下代码:```R otu_raw <- read.table(file=...
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
4、使用ggplot2包进行可视化 df<-unclass(df_plsda)#提取坐标值df1=as.data.frame(df$variates$X)df1$group=group$groupdf1$samples=rownames(df1)#提取解释度explain=df$prop_expl_var$Xx_lable<-round(explain[1],digits=3)y_lable<-round(explain[2],digits=3)#绘图col=c("#1597A5","#FFC24B","...
当涉及到用R语言进行PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)分析以及制作相关的图表时,你可以使用一些R中的扩展包来实,大致步骤如下: 1.准备工作: 在开始之前,你需要在R环境中安装一些特定的包,这些包提供了进行PLS-DA和OPLS-DA所需的函数和方法。一些常用的包包括mixOmics、ropls和...
R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA 原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 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。
OPLS-DA（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis）是一种多元统计分析方法，用于区分两个或多个组别的样本，并识别影响组别分类的变量。在R语言中，使用“ropls”包进行OPLS-DA分析。设置工作环境并加载R包 首先，设置工作环境，确保R环境的稳定性与功能性。然后，加载“ropls”包，以便后...
R 包的选项（例如，常用的 Rstudio 中，可以点击菜单栏 Tools 中的 Install Packages… 进行 R 包的...
r包mixomics进行微生物群落偏最小二乘判别分析pls da早期.pdf,R 包 mixOmics 进行微生物群落偏最小二乘判别分析(PLS-DA ) 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA )、偏最小二乘判别分析(PLS-DA ) 等分析 ,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。P
基于R语言实现LASSO回归分析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 ...
在R语言中,我们首先将数据导入并进行预处理。我们使用read.csv函数将数据1导入,并将不需要的列删除。然后,我们使用na.omit函数删除含有缺失值的行。最后,我们为每个患者指定一个组别,分别为A、B、C、D、E和F。 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...