plsRcox 是一种基于偏最小二乘回归(PLS)和 Cox 回归的算法,用于高维数据的生存分析。该算法结合了 PLS 和 Cox回归模型的优势,特别适用于变量数量多于样本数量的情况,常用于基因组学数据或其他高维生物信息学数据的分析。 偏最小二乘(PLS):通过寻找新变量(称为主成分或潜在变量)来捕捉自变量和因变量之间的最大相...
plsRcox() 函数实现了对Cox模型的偏最小二乘回归的扩展。 library(plsRcox) modpls <- plsRcox(train.x, time = trainData$time, event = trainData$status, nt = 5) ## ___***___ ## ___Component___ 1 ___ ## ___Component___ 2 ___ ## ___Component___ 3 ___ ## ___Compone...
`DKplsRcox()`函数用于基于sPLSR组件计算Cox模型。机器学习在构建临床预测模型中发挥重要作用。从主成分分析（PCA）到神经网络（NN），涵盖了多种方法，包括K-邻近算法（KNN）、支持向量机（SVM）、分类树（Classification Trees）、回归树（Regression Trees）、随机森林（Random Forest）、梯度提升算法（Gr...