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R语言|PLS_DA分析绘图示例

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偏最小二乘法判别分析(PLS_DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法,一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的特性分别进行训练,产生训练集,并检验训练集的可信度。以下是PLS_DA分析绘图的一个小示例。

(本文仅作绘图示例,不涉及分析说明)


【示例数据

1.test.txt

2.group.txt

    



【绘图代码】

install.packages("BiocManager")

## install mixOmics

BiocManager::install('mixOmics')

library(mixOmics)

data1=read.table("test.txt", header=T, row.names=1,sep="\t")

group=read.table("group.txt",sep="\t",header=T,row.names=1)

X=t(data1[, rownames(group)])

Y=group$group

##PLS-DA分析,选取2个主成分进行分析

plsda.datatm <-plsda(X, Y, ncomp = 3)

plotIndiv(plsda.datatm, ind.names = FALSE, legend=TRUE,ellipse = TRUE, title="sPLS-DA - final result")

background <- background.predict(plsda.datatm, comp.predicted=2,dist = "max.dist")




#plotVar(plsda.datatm)

plotIndiv(plsda.datatm, comp = 1:2,

          ind.names = FALSE, title = "Maximum distance",

          legend = TRUE,   background = background,ellipse = TRUE)




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