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$X) # 从结果数据框中提取X矩阵(也就是主成分得分),并转换为数据框格式。这一步非常重要,因为后续的分析和可视化都需要用到这些得分。同时,我们还需要将分组...
我们想要通过PLS-DA挖掘不同组别患者间存在差异的指标。 两个EXCEL分别是患者的证素的数据,由于是评分性质的,所以都是不连续的数字。每一列代表一位患者的多个数据,不同颜色代表了不同的分组,想通过PLS-DA挖掘下不同组别患者间存在差异的指标有哪些。2个EXCEL是分开的2个疾病,每个疾病下包含不同中医的分组方式,主...
接下来,我们导入数据2,并进行相似的分析步骤。首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast, ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$i 从结果中可以看到不同组别...
(PLS—DA分析) 从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。
从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。
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...
偏最小二乘法判别分析,即我常说的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...
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...
从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析(PCA、聚类分析(HCE)等,根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性,那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。