接下来,我们导入数据2,并进行相似的分析步骤。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$i 从结果中可以看到不同组别...
注意这里用到了unclass函数,因为plsda函数返回的是一个类对象。我们需要将其转换为普通的数据框才能进行进一步处理。 df1 <- as.data.frame(df$variates$X) # 从结果数据框中提取X矩阵(也就是主成分得分),并转换为数据框格式。这一步非常重要,因为后续的分析和可视化都需要用到这些得分。同时,我们还需要将分组...
数据1(少分组数据) 通过plsda建模之后,我们对得到的主成分进行画图,并且对不同分组的样本进行标识。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? # plsda.breast <- plsda(X, Y, ncomp = 2) # col.breast <- as.numeric(as.factor(Y)) # plotIndiv(plsda.breast, ind.nam...
我们想要通过PLS-DA挖掘不同组别患者间存在差异的指标。 两个EXCEL分别是患者的证素的数据,由于是评分性质的,所以都是不连续的数字。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜色代表了不同的分组,想通过PLS-DA挖掘下不同组别患者间存在差异的指标有哪些。2个EXCEL是分开的2个疾病,每个疾病下包含不同中医的分组方式,主...
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...
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。
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...
接下来,我们导入数据2,并进行相似的分析步骤。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 ...
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p...