PLS-DA/OPLS-DA二維圖：請問您圖中說的，大樣本的R²大於0.2也可以，有參考文獻嗎？
關於大樣本中 R² 大於 0.2 是否可接受的問題，這主要取決於實際應用和領域。在一些情況下，R² 值大於 0.2 可能被認為是足夠的，特別是在生物學和化學計量學領域，資料的複雜性和噪聲較高時。然而，通常來說，更高的 R² 值意味著模型擬合更好，預測效能更強。
關於 R² 值的可接受範圍，沒有統一的標準。在實際應用中，應該綜合考慮其他評估指標，如預測性殘差平方和（PRESS）、Q² 值（交叉驗證決定係數）以及模型的穩定性和可解釋性。通常，較高的 R² 和 Q² 值，以及較低的 PRESS 值，表明模型的效能較好。
值得注意的是，在解釋 OPLS-DA 或 PLS-DA 二維圖時，還應考慮其他因素，如主成分貢獻度、變數的負荷圖以及樣本在得分圖上的分佈等。這些資訊將有助於更全面地評估模型的效能和可靠性。
總之，關於大樣本的 R² 大於 0.2 是否可接受，這取決於具體的研究背景和實際需求。建議您參考與您研究領域和應用相關的文獻，以瞭解該領域通常接受的 R² 值範圍。
至於文獻，我推薦閱讀以下文章，可以幫助您瞭解更多關於 PLS-DA 和 OPLS-DA 的資訊和評估方法：
1.Trygg, J., & Wold, S. (2002). Orthogonal projections to latent structures (O-PLS). Journal of Chemometrics, 16(3), 119-128. DOI: 10.1002/cem.695
這篇文章詳細介紹了 OPLS 方法的基本原理和應用。
2.Bylesjö, M., Rantalainen, M., Cloarec, O., Nicholson, J. K., Holmes, E., & Trygg, J. (2006). OPLS discriminant analysis: combining the strengths of PLS-DA and SIMCA classification. Journal of Chemometrics, 20(8‐10), 341-351. DOI: 10.1002/cem.1006
這篇文章討論了 OPLS-DA 方法的優點，並將其與 PLS-DA 和 SIMCA 分類進行了比較。
3.Eriksson, L., Trygg, J., & Wold, S. (2008). CV-ANOVA for significance testing of PLS and OPLS® models. Journal of Chemometrics, 22(11‐12), 594-600. DOI: 10.1002/cem.1187
這篇文章介紹了使用 CV-ANOVA 進行 PLS 和 OPLS 模型顯著性檢驗的方法。
4.Worley, B., & Powers, R. (2013). Multivariate Analysis in Metabolomics. Current Metabolomics, 1(1), 92-107. DOI: 10.2174/2213235X11301010092
這篇文章提供了關於在代謝組學中使用多元分析方法（包括 OPLS-DA 和 PLS-DA）的概述。
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