具有SVD和多个类别预测变量的“广泛” PLS我有一个92,000列（基因）x 12行（样本）表，并且想使用PLS来建模治疗效果。 但是，我的治疗方法（起源部位和温度）是绝对的。 如果我使用判别分析，则一次只能测试一个。 如果在Fit Model平台下使用PLS，则可以建立完整的因子预测器模型，但没有SVD（大概），因此分析会崩溃。 在任何类似PLS的平台中，是否有类似于SVD的判别分析？ 或者，在判别分析中是否可以有多个预测变量（X）？ 我附了桌子。 理想情况下，我会将所有92,960个基因作为Y，并将起点，温度及其相互作用作为预测因子（3个术语）。 也许我的计算机太旧了（带有1.7 Ghz处理器的8 GB RAM）！ 我想知道JMP Genomics是否只能实现我想做的事情（令人讨厌的是，迈阿密大学甚至在我na之后也拒绝购买！）。
分析工具回复：带有SVD和多个类别预测变量的“广泛” PLS您的选择之一可能是惩罚性回归方法之一？ 他们不使用SVD，但是从不同的分析角度来看，存在变量减少的问题……而不是归因于PLS的降维。 您的计算机可能仍然挂起，因为在后台会“适合”使用的型号数量众多...但是值得一试吗？
