Gis空间分析模型定量分析沉积物中PAH来源一般选取正交偏最小二乘回归（OPLS-DA）模型，有相关文献吗，举例说明

可以参考文献："Quantitative source apportionment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in sediments from the Pearl River Estuary, China using a GIS-based approach" (Jiang, Y. et al., 2017)

这篇文献中使用了正交偏最小二乘回归模型（OPLS-DA）对Pearl River Estuary沉积物中的PAH来源进行了 quantitive 的分析。作者使用GIS作为数据处理平台，将PAH在river basin中的排放源进行了定位，可以很好地解决PAH来源的问题。在OPLS-DA 模型中，将PAH浓度作为响应变量，各个污染源的化学特征作为预测变量，建立了化学特征和PAH浓度之间的映射关系，从而实现PAH来源的定量分析。此外，文献中使用了交叉验证方法和验证样本来验证模型的预测精度。

相关问题

类似正交偏最小二乘判别模型

正交偏最小二乘判别模型（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis，简称OPLS-DA）是一种用于多变量数据分析和分类的统计方法。它是在偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis，简称PLS-DA）的基础上发展而来的。

OPLS-DA主要用于处理具有多个自变量和一个离散的因变量的数据集，常用于化学、生物、药物等领域的数据分析和分类任务。与传统的PLS-DA相比，OPLS-DA在建模过程中引入了正交信号（orthogonal signal），将原始数据分解为预测信号（predictive signal）和正交信号两部分。

OPLS-DA的建模过程包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行去均值、标准化等预处理操作，以确保数据的可比性和稳定性。
2. 模型建立：通过PLS回归分析建立预测模型，将自变量与因变量之间的关系进行建模。
3. 正交化：通过正交化操作，将预测信号与正交信号分离开来，使得预测信号更加准确。
4. 可视化和解释：通过可视化方法（如散点图、热图等）展示模型结果，并解释模型中的主要变量和关系。

OPLS-DA在数据分析和分类任务中具有一定的优势，它可以有效地处理高维数据、克服共线性问题，并提供了更好的可解释性和预测性能。

R语言OPLS-DA

R语言的OPLS-DA是一种用于多变量数据分析的方法，它可以用来识别和解释不同组之间的差异。OPLS-DA使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）的组合来构建预测模型。在OPLS-DA模型中，主要目标是解释X（预测矩阵）和Y（响应矩阵）之间的相关性，并根据这些相关性将样本分组。

具体来说，在R中使用ropls软件包来执行OPLS-DA分析。首先，需要加载ropls包和数据集。然后，可以使用opls函数来构建OPLS-DA模型。在构建模型时，可以指定预测变量（X）和响应变量（Y），并选择适当的正交组分数目。可以使用交叉验证来评估模型的质量，并计算相关的统计指标，如R2X、R2Y和Q2。

OPLS-DA模型的目标是找到最佳的预测模型，并解释预测变量和响应变量之间的相关性。模型的质量可以通过R2X、R2Y和Q2来评估。其中，R2X表示X的方差解释比例，R2Y表示Y的方差解释比例，Q2表示交叉验证的预测能力。通常，较高的R2X、R2Y和Q2值表示模型的质量较好。

总之，R语言的OPLS-DA是一种用于多变量数据分析的方法，可以用于解释和预测不同组之间的差异。通过构建OPLS-DA模型，并评估模型的质量指标，我们可以了解预测变量和响应变量之间的相关性，并进行样本分组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PCA-OPLS](https://download.csdn.net/download/weixin_42168230/15258558)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化](https://blog.csdn.net/weixin_45822007/article/details/121045882)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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