plsda图怎么解释

Question

如题所述

Answer 1

PLS-DA（偏最小二乘判别分析）图通常用于展示和解释高维数据集中的分类或群体分离。PLS-DA的结果通常通过几种图形来表示，这里介绍几种常见的图形及其解读方法：
1.得分图（Score Plot）：
得分图通常用于展示样本在PLS-DA模型中的分布。每个点代表一个样本，不同的颜色或形状可以代表不同的类别。通过观察点的分布，可以了解不同类别之间是否有明显的区分。如果不同类别的点在图中清晰分离，则说明模型在这些类别上有良好的区分能力。
2.负荷图（Loading Plot）：
负荷图展示了原始变量（如代谢物、基因表达等）对PLS-DA成分的贡献。每个点代表一个变量，其位置表示该变量在区分不同组别中的重要性。靠近图中心的变量对区分类别的贡献较小，而远离中心的变量则更为重要
3.VIP分数图（VIP Scores Plot）：
VIP（变量重要性在投影中）分数是衡量变量在PLS-DA模型中重要性的一个指标。高VIP分数的变量对模型的预测能力贡献大，通常被认为在区分不同类别中更为重要。
4.置信区间或置信椭圆：
在得分图中，有时会画出置信区间或置信椭圆，以显示同一类别中样本的聚集程度。置信椭圆可以帮助判断类别间的重叠程度，进而了解模型的区分能力。
5.上下文理解：
PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。
例如，在代谢组学研究中，成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。
理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。在解读结果时，应该注意不仅仅依赖于图形本身，还要结合其他统计分析结果，如模型的预测准确度、交叉验证结果等，以综合判断模型的有效性和可靠性。

Answer 2

1、无师监督的模式识别方法包括主成分分析（PCA、聚类分析(HCE)等。
2、有师监督的方法包括判别分析(DA)、偏最小二乘分析(PLS)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)，正交校正的偏最小二乘分析(OPLS)等.当变量数量远大于样品数量时，PLS或PLS-DA模型容易过拟合。
3、根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的化合物后，还需要进一步验证这些化合物的差异性。