偏最小二乘判别分析

偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis；PLS-DA），医学-现代医学-药学领域-药理学与药代动力学-代谢组学-代谢组学数据分析-多变量数据分析-偏最小二乘判别分析，基于偏最小二乘法对样品进行人为分组，通过投影和降维处理，获得能描述不同组别样品的差异性或相似性的多变量数据统计分析方法。在代谢组学研究中，通常利用这种判别分析方法可获得样品分布散点图和荷载图，以便直观了解多个不同组别样品的差异性或相似性。结合其他统计方法，可以高效率地找出不同组别样品的差异化合物，为代谢通路、代谢机理研究提供关键分子。判别分析是通过代谢组学检测到的若干变量值，判断研究对象如何分类的统计分析方法。其原理是对不同处理样本（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。在代谢组学数据处理过程中只需要一个数据集X，但在分析时必须对样品进行指定并分组，分组后模型会自动加上另外一个隐含的数据集Y，该数据集变量数等于组别数, 赋值时把指定的那一组规定为1，其他组别值均为0。其他计算方法与偏最小二乘法（PLS）相同。