在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
在这种情况下,PLS-DA和PCA-DA表现出最好的性能(准确度为63-95%),并且这两种模型在诊断新血清样品中的癌症方面都表现出色。 总而言之,我们将使用PLS-DA和PCA-DA中预测的变量重要性(ViP)确定十种最能诊断癌症的蛋白质。 上面的PLS-DA ViP图清楚地将V1184与所有其他蛋白质区分开。这可能是一个有趣的癌症生物...
首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast,ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$i 从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异?
3、PLS-DA计算及展示 #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)#计算PLS-DAdf_plsda<-plsda(otu,group$group,ncomp=2)#简单绘图plotIndiv(df_plsda,comp=c(1,2),group=group$group,style='ggplot2',ellipse=T,size.xlabel=20,size.ylabel=20,size.axis=20,pch=16,cex=...
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。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分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...
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,而PLS-DA是有监督的。 当碰到样本组间差异大而组内差异小的情况,常见的PCA分析方法是可以很好地区分组间差异的,但是遇到样本...
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。
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。
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。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分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...
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。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分组方式下存在差异的指标。 首先,我们有两个Excel文件,分别是患者的证素数据。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜...