在SIMCA-P中选择PLS分析。 设置模型参数,如组件数量。这可以通过交叉验证来确定。 5. 模型训练与验证 训练PLS模型,并使用交叉验证来评估模型的性能。 注意模型的R2(解释的总变异)和Q2(预测的总变异)值。 6. 模型解释 得分图(Score Plot):观察样本在主要成分上的分布,了解样本间的相似性和差异性。
根据需要进行后续分析,比如使用外部数据集对模型进行验证,或者对特定变量进行深入研究。 在使用SIMCA-P进行PLS-DA分析时,了解你的数据和对结果的合理解释至关重要。如果是第一次使用SIMCA-P,可能需要花费一些时间来熟悉软件的界面和功能。 百泰派克生物科技--生物制品表征,多组学生物质谱检测优质服务商 ...
在SIMCA-P中选择PLS分析。设置模型参数，如组件数量。这可以通过交叉验证来确定。5. 模型训练与验证 训练PLS模型，并使用交叉验证来评估模型的性能。注意模型的R2（解释的总变异）和Q2（预测的总变异）值。6. 模型解释 得分图（Score Plot）：观察样本在主要成分上的分布，了解样本间的相似性和差异性。
在SIMCA-P中，选择创建一个新模型，并选择PLS-DA作为分析类型。指定自变量（X）和响应变量（Y）。在PLS-DA中，X通常是你的测量变量，而Y是分类变量（如健康状态或疾病类型）。5.模型参数设置：设置PLS-DA模型的参数，如组件数量。SIMCA-P提供了工具来帮助确定最佳的组件数量，比如交叉验证。6.模型拟...
SIMCA(Soft Independent Modeling of Class Analogy)是一种多变量数据分析方法,主要用于分类和预测。首先,选择适当的变量和特征,这些变量应与研究目标紧密相关。然后,选择合适的模型类型,如主成分分析(PCA)或偏最小二乘回归(PLS)。PCA主要用于降维和数据可视化,而PLS则适用于预测和分类。在模型构建过程中,需要进行交叉...
O2PLS模型用于两个数据组间的整合分析，包括系统生物学组学间关联、分子调控机制与表型间关联等各种大数据...
Fig1.PNG 选择Secondary ID这一列,点击Quantitative Fig2.PNG 然后点击Edit,Transpose,将数据框转置,再次选择Secondary ID这一列,选择Class ID,Finish import Fig3.PNG 在弹出的对话框中选择Regression PLS or OPLS,然后点击Tabbed mode,在Observations选项卡下,保留要分析的组,在Scale选项卡下,Ctrl + A全选, ...
1.3万 12 57:49 App SIMCA处理数据,PCA分析,PLS分析,OPLS分析 1.7万 4 02:05:54 App 代谢组学教学培训-3 1.4万 0 11:04 App PCA PLS-DA OPLS-DA分析教程 7966 109 01:37 App 手把手带你用Graphpad傻瓜式做PCA主成分分析! 15.0万 196 09:19 App 主成分分析图(PCA)解析-让主成分分析更加通俗易懂 ...
5 设置需要的分析方法，简单还是高级的，一般使用简单的就可。6 对数据进行分组，本例子是分为3组。7 选择进行主成分（PCA）分析，还是偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）分析。本例选择进行PCA分析。8 分析结果得到三组数据的得分图。双击图形可以进行个性化的设置和调节。这里不再赘述。注意事项 本软件用来分析不同...
Type:对应模型中的具体类型,如 PCA, PLS-DA, OPLS-DA 等等,本例中选用的是 PCA 分析。 A:该模型中Q2(cum)值最高时主成分对应的数量,此时只显示出第 1 个;需要着重一提的是,A 这里的数值并不是表示该模型中所有主成分的数量,实际是有多少个变量,就可以有多少个主成分,但是软件根据 Q2(cum) 指标判断后...