R语言 两组学数据 偏最小二乘回归 biplot

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）的biplot是一种可视化工具，可以同时展示两组学数据之间的相关性和自变量之间的相关性。这个图形可以帮助我们理解PLSR模型的结果和特点。

在R语言中，可以使用pls包来进行偏最小二乘回归分析，并使用biplot函数绘制biplot。下面是一个简单的示例代码：

library(pls)

# 导入数据
data(wine)
x <- wine[, -1]
y <- wine[, 1]

# 建立PLSR模型
pls.fit <- plsr(y ~ x, ncomp = 2)

# 绘制biplot
biplot(pls.fit)

在这个示例中，我们使用pls包中自带的wine数据集，将所有自变量除了第一列以外的列作为输入变量x，第一列作为因变量y。然后使用plsr函数建立PLSR模型，并指定ncomp参数为2，表示降维后的维度为2。最后使用biplot函数绘制biplot，展示两组学数据之间的相关性和自变量之间的相关性。

相关问题

R语言 偏最小二乘回归 biplots图

在 R 语言中，可以使用 `biplot()` 函数来绘制偏最小二乘回归的 biplots 图。

下面是一个简单的例子，我们使用 `pls` 包中的 `nir` 数据集进行分析：

library(pls)
data(nir)
pls.fit <- plsr(y ~ x, data = nir, scale = TRUE, validation = "CV", method = "oscorespls", ncomp = 3)

biplot(pls.fit, cex = 0.8)

其中，`cex` 参数可以调整 biplots 图中的字体大小。`pls.fit` 是偏最小二乘回归的结果对象，我们可以直接将其作为参数传递给 `biplot()` 函数。

biplots 图可以用来展示每个样本和每个变量在偏最小二乘回归的主成分或成分中的位置。在 biplots 图中，每个样本和每个变量分别用一个点表示，它们的位置是在回归分析的主成分或成分中的投影位置。在 biplots 图中，我们可以看到哪些样本和哪些变量对于偏最小二乘回归的主成分或成分有显著的贡献，以及样本和变量之间的相关性程度。

非靶向代谢组学数据分析 r语言

### 使用 R 语言处理和分析非靶向代谢组学数据

#### 数据加载与初步查看
为了有效地处理非靶向代谢组学数据，在R环境中首先需要加载必要的包以及目标数据集。以`sacurine`为例，该数据集包含了样本元数据、变量元数据及实际测量矩阵。

library(pls)
data(sacurine)

names(sacurine) # 查看数据集中包含的对象名称
attach(sacurine)

str(dataMatrix)    # 显示数据框结构
str(sampleMetadata)# 样本描述信息
str(variableMetadata) # 变量描述信息

上述代码展示了如何加载并探索数据集的内容[^2]。

#### 缺失值处理
在真实世界的数据收集过程中，不可避免会遇到一些缺失值的情况。对于这些缺失值，可以采用多种策略来填补它们，比如均值填充法或是更复杂的插补算法：

# 均值替换示例
imputed_data <- apply(dataMatrix, MARGIN=2, FUN=function(x){ifelse(is.na(x), mean(x, na.rm=T), x)})

此部分操作有助于提高后续统计模型构建的有效性和准确性[^3]。

#### 归一化与标准化
归一化是为了消除不同样品间总量差异的影响；而标准化则是为了让各个特征具有相同的尺度范围，从而使得机器学习算法能够更好地发挥作用。常见的做法是对每一列（即每一个化合物）减去其平均数再除以其标准差:

scaled_data <- scale(imputed_data, center = TRUE, scale = TRUE)

这一步骤确保了所有数值都在相似的数量级上比较，减少了因单位不一致带来的偏差。

#### 主成分分析(PCA)
通过降维技术如主成分分析可以帮助理解复杂多维度空间内的模式分布情况。它能揭示潜在的相关性，并识别可能存在的异常点或离群样本。

pca_result <- prcomp(t(scaled_data), center = TRUE, scale. = FALSE)

summary(pca_result)       # 输出解释方差比例
plot(pca_result$x[,1], pca_result$x[,2]) # 绘制前两个主成分得分图
biplot(pca_result)        # 生物图展示载荷与得分的关系

利用PCA不仅可以简化原始数据表征方式，而且还可以作为其他高级建模之前的预处理步骤之一。

#### 部分最小二乘判别分析 (PLS-DA)
当研究者希望进一步区分不同的实验条件或者分类标签时，则可考虑应用监督式的多元回归方法——PLS-DA来进行预测性能评估。

pls_da_model <- plsr(class ~ . , ncomp = 5, validation="CV", data=data.frame(t(scaled_data)))
validationplot(pls_da_model, val.type="MSEP") # 展现交叉验证误差曲线
scoresplot(pls_da_model)                      # 得分散点图可视化类别分离效果

这种方法特别适用于那些既含有连续型响应又存在多个自变量的情形下建立关联模型。