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模型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 安装加载library(caret)arc...
接下来,我们用PLS-DA的结果绘制散点图。运行以下代码:```R plotIndiv(df_plsda, comp = c(1,2), group = group$group, style = 'ggplot2', ellipse = TRUE, size.xlabel = 20, size.ylabel = 20, size.axis = 20, pch = 16, cex = 5) # 这里我们使用了ggplot2风格,并添加了椭圆来表示不...
偏最小二乘法判别分析,即我们常说的PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis),经常被用来处理分类和判别问题。这种方法和PCA分析方法是比较类似的,区别在于二者是否有监督,一般PCA是无监督的,…
今天,我们将 在Arcene数据集上执行PLS-DA, 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。 让我们开始使用R 癌症/无癌标签(编码为-1 / 1)存储在不同的文件中,因此我们可以将其直接附加到完整的数据集,然后使用公式语法来训练模型。 ; 现在的主要问题是: 我们如何根据其血清的MS谱准确预测患者是否生病? 哪种蛋白质...
R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA|附代码数据,最近我们被要求撰写关于偏最小二乘回归PLS-DA的研究报告,包括一些图形和统计输出。主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)。这带来许多优点:预测变量的数量实际上
最近我们被要求撰写关于偏最小二乘回归PLS-DA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 主成分回归(PCR)的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC)。这带来许多优点: 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。
【绘图代码】 install.packages("BiocManager") ## install mixOmics BiocManager::install('mixOmics') library(mixOmics) data1=read.table("test.txt", header=T, row.names=1,sep="\t") group=read.table("group.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) X=t(data1[, rownames(group)]) Y=group$...
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...
简介:R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 在本文中,我们帮助客户使用了PLS-DA方法来挖掘两个疾病的不同中医...
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...