# 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PLS_Pathway") # 1. 加载所需的库 library(vegan) library(tidyvers
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$i 从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异?
数据1(少分组数据) 通过plsda建模之后,我们对得到的主成分进行画图,并且对不同分组的样本进行标识。从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异? # plsda.breast<-plsda(X, Y, ncomp =2) # col.breast<- as.numeric(as.factor(Y)) #plotIndiv(plsda.breast, ind.names = T...
3、PLS-DA计算及展示 #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)#计算PLS-DAdf_plsda<-plsda(otu,group$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=...
r语言plsda分析代码附数据 在这段代码中,作者使用了mixOmics包来进行PLS-DA分析,通过比较不同组别患者的数据,挖掘出不同组别间存在的差异指标。这里给出了一个示例,使用了breast.tumors数据集,其中X是基因表达数据,Y是样本的治疗情况,通过PLS-DA分析得到了plsda.breast模型。接下来,作者使用plotIndiv函数将不同组别...
偏最小二乘法判别分析(PLS_DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法,一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信度。以下是PLS_DA分析绘图的一个小示例。 (本文仅作绘图示例,不涉及...
r语言plsda分析代码附数据.docx,木羽长弓.R Administrator SunFeb1217:35:582017 # 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(当然目前我们进行整理, 如果您那边需要我把一个组的患者放在一起的话 # ,我这边再整理一下),我是想通过PLS-DA 挖掘下不同组
PLS-DA和OPLS-DA中涉及到两个矩阵:X矩阵为样本-变量观测矩阵,Y矩阵为样本类别归属矩阵。通过X和Y矩阵进行建模,即通过样本-变量关系确立样本关系。 两种方法相比,偏最小二乘(PLS)是一种基于预测变量和响应变量之间协方差的潜在变量回归方法,已被证明可以有效地处理具有多共线性预测变量的数据集。正交偏最小二乘(OP...
使用pls包的plsr函数来执行pls-da，而不是执行pca的prcomp函数。注意，对于pls-da，您需要提供Y参考数据...
R语言中OPENSSL包的作用 r语言opls-da 一、ropls包简介 ropls包可以实现PCA、PLS(-DA)和OPLS(-DA)方法,包括R2和Q2质量指标,VIP值的计算,检测异常值的分数和正交距离,以及许多图形(分数、加载、预测、诊断、异常值等)。 二、背景知识 偏最小二乘法(PLS)是一种基于预测器和因变量之间协方差的潜在变量回归方法...