光谱数据+PLS-DA大家好！
我正在寻求帮助，看看是否有人可以指导我完成执行 PLS-DA 的基本步骤。
下面是我用来构建分类方法的原始数据表示例。我正在处理光谱 FTIR 数据，我使用分类方法的目的是看看能否根据样品所接受的处理方式对其进行分类。
当我继续该模型时，我总是发现 0 个因素是因素的最小化数量，因此我无法对任何事物进行分类。
我觉得这很令人费解，因为我已经对相关光谱进行了曲线拟合分析，通过分析发现，处理过的样品和未处理的样品之间存在明显差异。此外，我还绘制了处理过和未处理的光谱图，也发现了明显的视觉差异……因此，我怀疑我做错了什么。
我的问题是：
对于分类变量，我使用二进制代码，0 表示样本未接受该处理，1 表示接受该处理的样本。这样可以吗？还是应该使用其他设置？
关于如何提高该数据集的分类性能还有其他建议吗？（我忘了说，所有光谱在分析之前都已进行 SNV 标准化以考虑噪声）。
提前谢谢！如有任何建议，我们将不胜感激:)
高级统计建模回复：光谱数据+PLS-DA你好@Mariana_Aguilar ，
您能提供数据集来查看吗？
PLS-DA 只能通过 JMP Pro进行，您使用的是 JMP Pro 吗？二进制代码对分类应该没什么影响，因为 JMP Pro 会相应地分析数据。如果您使用的是 Pro，也可以通过函数数据探索器 (Functional Data Explorer) 运行数据，这会生成一个函数主成分分析 (PCA) 图，您可以用它来快速查看每个类别中曲线形状是否有区别。
这里、 这里和这里有一些使用 JMP 进行光谱分析的很好的资源。
谢谢，
本
回复：光谱数据+PLS-DA亲爱的本，
谢谢您的回复。我已将数据集文件附加到附件中。
我使用过函数数据探索器，但遗憾的是，使用主成分分析 (PCA) 时，我无法根据处理结果正确分离样本。我了解到，像偏最小二乘分析 (PLS-DA) 这样的监督方法或许更有助于区分细微的差异。
提前致谢。
马里亚纳
回复：光谱数据+PLS-DA你好@Mariana_Aguilar ，
我查看了数据，我认为仅关注治疗的二元方法是您的建模方法困难的原因之一，当我使用 FDE（无约束 MCR）和 PLS-DA 时，发现治疗和所用的蛋白质类型对光谱有显著的影响 - 如果您只与治疗相关，则该模型将无法找到合适的模型，因为您错过了故事的一半。
谢谢，
本
回复：光谱数据+PLS-DA亲爱的本，再次感谢您的回复。
我会按照你的建议继续探索我的数据集。如果你不介意的话……能否分享一下你使用的数据脚本？我只是想确保我遵循了模型规范中的正确步骤（图 1）。
如果可以的话，我还有最后一个问题。当我看到得分图（如图2所示）时，您有什么建议吗？关于如何添加日食来显示分组？我目前只能想到K均值，但我不知道在PLS-DA之后它是否有点多余。
谢谢你！！
回复：光谱数据+PLS-DA你好@Mariana_Aguilar ，
当然，找到附件。您可以尝试根据得分值进行分组（在“保存列”>“保存得分”中），然后根据这些得分尝试分组——我用图形生成器做了一个简单的示例（脚本已在表格中），您可以探索“分析”>“聚类”中提供的一些聚类方法，看看能否得到有意义的分组。此外，您还可以尝试一下 PLS 方法中关于居中、缩放和标准化 X 的设置，因为更改这些设置可以改善模型拟合度（以及删除不重要的 VIP 变量并重新运行模型）。
谢谢，
本
回复：光谱数据+PLS-DA谢谢 Ben，你的支持非常有帮助。我知道我刚才提到了最后一个问题，但我可以再问一个吗？在我正在构建的 PLS-DA 模型中，我想添加一些与交叉验证误差相关的统计数据，或者进行一些置换检验来测试模型的有效性。
我在 PLS-DA 窗口红色三角形下的菜单上找不到任何这样的值...您介意指出我执行这些测试的正确方向吗？
再次感谢您的帮助。
马里亚纳
回复：光谱数据+PLS-DA你好@Mariana_Aguilar ，
交叉验证报告将为您提供有关模型如何使用训练数据执行的详细信息，我建议您查看此页面（并查看一些有关“根平均压力”和“如何计算 X2”的链接）以了解更多信息。
谢谢，
本
