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$i 从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异?
首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast, ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$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...
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$i 从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异...
首先,我们使用read.csv函数将数据2导入。然后,我们建立PLS-DA模型,并使用div函数查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 进行PLS-DA模型的建立 div(plsda.breast, ellipse = TRUE 指示变量矩阵 ist(t(plsda.breast$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...
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...
# 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
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...
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 1. ...
st(t(plsda.breast$ind.mat)) 从指示变量矩阵的结果来看,a的特征向量和b的特征向量之间存在显著差异,而cdef之间的差异较小。 数据2 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...
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...