SVDと複数のカテゴリ予測子を使用した「ワイド」PLS92,000列（遺伝子）x 12行（サンプル）のテーブルがあり、PLSを使用して治療効果をモデル化したいと考えています。 ただし、私の治療法（原産地と温度）はカテゴリカルです。 判別分析を使用する場合、一度に1つしかテストできません。 Fit ModelプラットフォームでPLSを使用すると、完全な階乗予測モデルを実行できますが、SVDがないため（おそらく）、分析がクラッシュします。 判別分析ではないPLSのようなプラットフォームにSVDに似たものはありますか？ あるいは、判別分析に複数の予測子（X）を含めることは可能ですか？ テーブルを取り付けました。 理想的には、92,960個の遺伝子すべてをYとし、起源、温度、およびそれらの相互作用を予測因子（3項）として持つことになります。 たぶん私のコンピュータは古すぎます（1.7Ghzプロセッサを搭載した8GBのRAM）！ 私がやりたいことは、JMPゲノミクスでしか達成できないのではないかと思います（これは、うっとうしいことに、マイアミ大学が私のしつこい後でも購入を拒否します！）。
分析Re：SVDと複数のカテゴリ予測子を使用した「ワイド」PLSあなたの選択肢の1つは、ペナルティ付き回帰法の1つである可能性がありますか？ それらはSVDを使用しませんが、異なる分析の観点から変数削減の問題に直面します... PLSに組み込まれている次元削減ではありません。 バックグラウンドに「適合する」モデルの数が原因で、コンピューターがまだハングする可能性があります...しかし、試してみる価値はありますか？
Re：SVDと複数のカテゴリ予測子を使用した「ワイド」PLS良いアイデア。 私は今それを試しています（この時点で1時間の「ハング」）。 私があなたの癌マイクロアレイ出力を再現したとしても、それは約11,000列x 230行（部分最小二乗法の使用：通常の最小二乗法の回帰が機能しない場合）、判別分析には問題がありますが、悪くはありません（1〜2分）。その研究にはさらに多くの主題がありました。 たぶん、サンプル間で本質的に変化のない（おそらく大多数である）遺伝子を取り除くことができれば（おそらく応答スクリーニングまたは予測子スクリーニングを使用して）、「有益な」遺伝子でPLSまたはGen-regを再試行できます。なぜそのような分析に変化のない遺伝子（例えば、ハウスキーピング遺伝子）を含めるのかと議論できますか？
