PLS-DA分析法指的是偏最小二乘回归分析法。
偏最小二乘回归分析法是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。
因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型。当Y是分类数据时称为“偏最小二乘判别分析（Partial least squares Discriminant Analysis， PLS-DA）”。
扩展资料：
偏最小二乘回归的算法：
偏最小二乘的许多变量是为了估计因子和载荷矩阵T、U、P和Q。它们中大多数构造了X和Y之间线性回归的估计Y=XB+Bo。一些偏最小二乘算法只适合Y是一个列向量的情况，而其它的算法则处理了Y是一个矩阵的一般情况。
算法也根据他们是否估计因子矩阵T为一个正交矩阵而不同。最后的预测在所有不同最小二乘算法中都是一样的，但组件是不同的。
参考资料来源：百度百科-偏最小二乘回归法
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第1个回答 2024-01-12
PLS-DA（偏最小二乘判别分析）是一种主要用于高维数据分类和判别分析的统计方法。这种方法在生物信息学、化学计量学、代谢组学等领域中特别有用，用于从复杂的数据集中提取和识别模式。PLS-DA基于偏最小二乘回归法（PLS），但与PLS不同的是，PLS-DA专注于分类问题。
PLS-DA的主要特点和应用如下：
1.分类和判别：
PLS-DA是监督式学习方法，旨在找到区分两个或多个预先定义的类别（如健康与疾病状态）的模式。
它通过建立一个模型来区分不同的组别，这使得它适用于分类和判别分析。
2.处理高维数据：
PLS-DA特别适用于处理高维数据集（即特征数量远大于样本数量的数据），如基因表达数据、质谱数据等。
3.降维：
它通过降维来简化数据，这意味着它从原始高维空间提取出几个综合的、对分类有贡献的新变量（成分）。
4.模型解释：
PLS-DA的结果可以帮助理解哪些变量（如代谢物、基因表达）对区分不同类别最重要。
需要注意的是，由于PLS-DA会尝试最大化类别间的差异，可能会导致过拟合。因此，进行模型验证（如交叉验证）和适当的统计测试也很关键。
PLS-DA的主要特点和应用如下：
1.分类和判别：
PLS-DA是监督式学习方法，旨在找到区分两个或多个预先定义的类别（如健康与疾病状态）的模式。
它通过建立一个模型来区分不同的组别，这使得它适用于分类和判别分析。
2.处理高维数据：
PLS-DA特别适用于处理高维数据集（即特征数量远大于样本数量的数据），如基因表达数据、质谱数据等。
3.降维：
它通过降维来简化数据，这意味着它从原始高维空间提取出几个综合的、对分类有贡献的新变量（成分）。
4.模型解释：
PLS-DA的结果可以帮助理解哪些变量（如代谢物、基因表达）对区分不同类别最重要。
需要注意的是，由于PLS-DA会尝试最大化类别间的差异，可能会导致过拟合。因此，进行模型验证（如交叉验证）和适当的统计测试也很关键。
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