df_plsda <- plsda(otu, group$group, ncomp = 2) # ncomp表示要提取的主成分数量,这里我们设置为2。你可以根据需要调整这个值。 ``` 绘制散点图 🎨 接下来,我们用PLS-DA的结果绘制散点图。运行以下代码:```R plotIndiv(df_plsda, comp = c(1,2), group = group$group, style = 'ggplot2',...
与PCA不同的是,PLS-DA和OPLS-DA则是有监督的模式,属于模型的方法。它们使用偏最小二乘回归建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型,对数据降维,这种监督模式通常可以更好地确立样本关系,如下图所示这样,无监督的PCA无法很好地区分组间样本时,而PLS-DA则实现有效分离。除了降维数据外,PLS-DA和OPLS-DA还可实现对...
问在R中使用mlr包执行多类PLS-DAEN如果你正在使用支持 R 的图形界面软件，应该存在通过菜单栏方式安装 ...
ncomp =2) # ncomp是你希望保留的成分数目# 可视化PLS-DA结果# plotIndiv函数用于绘制个体样本的分布,其中包括了样本的分类信息plotIndiv(plsda_result, group = Y, title ='PLS-DA', ellipse = TRUE, legend = TRUE)# 对PLS-DA模型进行性能评估,这次使用正确的参数值'Mfold'plsda.perf<- perf(plsda_res...
r包mixomics进行微生物群落偏最小二乘判别分析pls da早期.pdf,R 包 mixOmics 进行微生物群落偏最小二乘判别分析(PLS-DA ) 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA )、偏最小二乘判别分析(PLS-DA ) 等分析 ,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。P
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。
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...
基于ropls包实现的PLS-DA计算 1、加载包 rm(list=ls())#clearGlobalEnvironmentsetwd('D:\\桌面\\PLSDA分析')#设置工作路径#加载包library(ropls)#用于偏最小二乘判别分析的包library(ggplot2)#绘图包library(ggforce) 2、加载数据 otu_raw<-read.table(file="otu.txt",sep="\t",header=T,check.names=...
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...