模型拟合 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 建立模型 自动拟合模型,查看得分图和载荷图(操作同PCA) Permutation分析验证模型有无过拟合 正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 建立模型(同上述操作),在对样本分组之后选择OPLS-DA模型。 拟合模型,分析数据。
在SIMCA中进行PLS-DA分析前,通常需要准备好两个主要的数据矩阵:一个包含了预测变量(如光谱数据、化学测量等),另一个包含了响应变量(即分类变量,例如不同的样本类别)。 2.导入数据: 在SIMCA中导入你的数据。通常你需要将数据以特定格式(如Excel表格)导入软件。 3.创建PLS-DA模型: 在SIMCA中,选择创建一个新的PL...
O2PLS-DA:双向正交偏最小二乘法 OPLS-DA:正交偏最小二乘法 PCA-Class:主成分分析(判别分类模型) PCA-X:主成分分析 PLS-DA:偏最小二乘法 确定模型后,点击确定 点击上方Home-Fit model-Add,添加要分析的主成分个数。 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...
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...
为了确保得到的VIP值更准确,在建立不同比较组OPLS-DA模型后,要进行置换检验(Permutation test)。置换检验检验PLS-DA或者OPLS-DA模型是否存在过拟合,如果过拟合则说明该OPLS-DA模型不准确,那么基于OPLS-DA模型得到的VIP值不适用于后期差异代谢物的筛选。置换检验的次数一般设置为200次。判断OPLS-DA模型是否过拟合的...
以下是使用SIMCA进行PLS-DA的基本操作流程: 1.数据导入: 打开SIMCA软件。 选择“新建项目”或“打开已有项目”。 导入待分析的数据,可以是Excel文件、文本文件等。 2.数据预处理: 检查数据中是否有缺失值,如果有,进行填充或排除。 进行数据标准化或归一化,这样可以确保每个变量的贡献是相似的。
simcaoplsda解读 《simcaoplsda解读》是对多元统计分析方法PLS-DA的解读和应用。PLS-DA是一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的分类模型,用于处理具有多个自变量和一个或多个因变量的数据。本文将介绍PLS-DA的基本原理、模型构建方法、模型评估指标、解释和应用等方面的内容。同时,也将重点介绍在生命科学领域中,如何...
点击File,Start,Regular project,Create,Add data, 选择要导入的数据, 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Observa...
样本分类:使用PLS-DA等方法,SIMCA能够对不同类别的样本进行有效分类,为研究人员提供决策支持。 模式识别:通过对样本数据的深入分析,SIMCA能够帮助识别潜在的模式和趋势,为后续研究提供指导。 多变量优化:在产品开发中,利用SIMCA分析可以帮助研究人员优化配方或工艺参数,提高产品性能。
本视频主要讲述关于GC-MS、电子鼻仪器的学术论文解读,并结合SIMCA如何做OPLS-DA分析(仅占视频的一小部分),以及讲述差异代谢物筛选、PCA、HCA、OAV、雷达图、指纹图谱等。,讲的不好的地方还请多多担待。, 视频播放量 59962、弹幕量 44、点赞数 1253、投硬币枚数 606、收