图3 PCA-X 模型结果 图4 主成分拟合模型 我觉得你关心的得分图和载荷图 以上展示的是关于模型的一些结果,然后我们还关心的是 score plot(图5)。由于在默认参数时,软件只给出了 1 个主成分,这不足以来显示得分图,所以我增加(图4)了 1 个主成分来做得分图(图5)。得分图最下面一排的 R2X[1],R2X[2]...
打开SIMCA软件并载入数据，进行PCA分析。在PCA图窗口中，选择“Scores”或“Loadings”选项卡，分别查看得分图或载荷图。在“Scores”或“Loadings”选项卡上方的工具栏中，找到“Ellipse”图标，点击打开“Ellipse Setup”窗口。在“Ellipse Setup”窗口中，选择需要添加置信椭圆的分组，可以选择“Groups”中已...
点击右边图像overview界面,即可得到想要的图形(得分图、载荷图、二维/三维的主成分分析图等)。 在图形区域, 右键点击-选择Fromat plot:调整图形的各种显示(坐标轴、颜色、大小、标题等) 右键点击-选择Save as:保存做好的图 补充: 一、主成分分析( PCA )是通过几个变量组合来解释原来多个变量的一种方法,满足数据...
在SIMCA中,要在PCA图中添加置信椭圆,可以按照以下步骤操作:打开SIMCA软件并载入数据,进行PCA分析。在PCA图窗口中,选择“Scores”或“Loadings”选项卡,分别查看得分图或载荷图。在“Scores”或“Loadings”选项卡上方的工具栏中,找到“Ellipse”图标,点击打开“Ellipse Setup”窗口。在“Ellipse Setup”窗口中,选择需要...
Finish后默认PCA>Autofit即可 各种PCA下的各种图 修改模型参数(如定义分组)right click空白区域(project window)>edict Model,在advanced mode下修改 Class可以定义分组 右Click图形区域>Format Plot 修改图形参数 PCA下的HCA:菜单栏analysis>HCA 参数设置(分类参数,颜色)right click图形空白>properties ...
🔍 建立PCA模型 建立PCA模型后,需要进行自动拟合,并设置主成分个数。通过右键弹出的界面observations中设置不同组别,这样后续生成的PCA得分图才能以不同形状表示不同组别。自动拟合的次数要避免出现过拟合,可以通过置换检验来判断。置换检验的标准见后续文字描述。📈 OPLS-DA分析 ...
图形区域提供调整显示选项，如通过右键点击"Format plot"调整坐标轴、颜色、大小、标题等。此外，右键点击"Save as"保存图形。主成分分析（PCA）是将多变量组合到少数几个变量，实现数据降维，同时保留更多信息。它通过空间映射方式，将数据映射到低维空间，使每个变量在新空间的方差达到最大。PCA载荷表示...
小提示:在数据整理时就要将训练集与测试集分开,这点很重要哟,关系着是否能成功建立PCA-Class模型。 2.数据导入 3.自动拟合 4.添加主成分 5.创建分组模型的DModX图表 6.更改横坐标名称 7.更改颜色 此时DModX图表是内部验证,数据是训练集40的个样本。红线为95%置信区间,图中F组超过置信区间说明两组样本区分较大...
在PCA或OPLS-DA得分图中右击选择Format plot即可对图中的细节进行修改,各个选项的功能如下: 1.Axis选项卡可对横纵坐标轴线条粗细和颜色、标尺字体大小、横纵坐标标题内容、字体和大小等进行修改; 2.Gridlines选项卡可对网格线有无、粗细、颜色等进行修改; ...
首先，在SIMCA建模时，需要选择“Compute classification statistics”选项。这将生成一个结果表，其中包含类别的均值向量、协方差矩阵和误差边界。接下来，通过绘制PCA图来显示数据的主要方差方向。在绘制PCA图时，可以选择将类别标记为不同的颜色和/或符号。在绘制PCA图之后，可以通过在类别均值点周围绘制椭圆...