plsda圖怎麼解釋

PLS-DA（偏最小二乘判別分析）圖通常用於展示和解釋高維資料集中的分類或群體分離。PLS-DA的結果通常透過幾種圖形來表示，這裏介紹幾種常見的圖形及其解讀方法：




1.得分圖（Score Plot）：

得分圖通常用於展示樣本在PLS-DA模型中的分佈。每個點代表一個樣本，不同的顏色或形狀可以代表不同的類別。透過觀察點的分佈，可以瞭解不同類別之間是否有明顯的區分。如果不同類別的點在圖中清晰分離，則說明模型在這些類別上有良好的區分能力。




2.負荷圖（Loading Plot）：

負荷圖展示了原始變數（如代謝物、基因表達等）對PLS-DA成分的貢獻。每個點代表一個變數，其位置表示該變數在區分不同組別中的重要性。靠近圖中心的變數對區分類別的貢獻較小，而遠離中心的變數則更為重要




3.VIP分數圖（VIP Scores Plot）：

VIP（變數重要性在投影中）分數是衡量變數在PLS-DA模型中重要性的一個指標。高VIP分數的變數對模型的預測能力貢獻大，通常被認為在區分不同類別中更為重要。




4.置信區間或置信橢圓：

在得分圖中，有時會畫出置信區間或置信橢圓，以顯示同一類別中樣本的聚集程度。置信橢圓可以幫助判斷類別間的重疊程度，進而瞭解模型的區分能力。




5.上下文理解：

PLS-DA圖的解釋需要結合實驗設計和研究背景。

例如，在代謝組學研究中，成分的分離可能與特定生物標誌物或代謝途徑相關。




理解PLS-DA的結果需要結合具體的研究背景和資料特性。在解讀結果時，應該注意不僅僅依賴於圖形本身，還要結合其他統計分析結果，如模型的預測準確度、交叉驗證結果等，以綜合判斷模型的有效性和可靠性。




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