Datos espectrales + PLS-DA¡Hola a todos!
Me comunico para ver si alguien puede guiarme a través de los pasos básicos para realizar PLS-DA.
A continuación se muestra un ejemplo de la tabla de datos sin procesar que utilizo para construir el método de clasificación. Trabajo con datos FTIR espectrales y mi objetivo con este método es determinar si puedo clasificar las muestras según el tratamiento recibido.
Cuando continúo con el modelo, invariablemente obtengo que 0 factores son el número minimizador de factores y, por lo tanto, no puedo clasificar nada.
Esto me pareció desconcertante, ya que ya realicé un análisis de ajuste de curvas de los espectros en cuestión, y con dicho análisis, existen claras diferencias entre las muestras tratadas y las no tratadas. Además, graficamos los espectros tratados y no tratados y existen claras diferencias visuales... por lo tanto, sospecho que estoy haciendo algo mal.
Mis preguntas son:
Para las variables de clasificación, utilizo código binario: 0 para las muestras que no recibieron ese tratamiento y 1 para las que sí lo recibieron. ¿Es correcto o debería usarse otra configuración?
¿Alguna otra sugerencia para mejorar el rendimiento de clasificación de este conjunto de datos? (Olvidé mencionar que todos los espectros fueron normalizados mediante SNV antes del análisis para tener en cuenta el ruido).
¡Gracias de antemano! Cualquier sugerencia será muy apreciada.:)
Modelado estadístico avanzadoRe: Datos espectrales + PLS-DAHola @Mariana_Aguilar ,
¿Es posible que me proporciones el conjunto de datos para analizarlo?
PLS-DA solo es posible con JMP Pro , ¿es lo que usa? Para el código binario, esto no debería ser relevante para la clasificación, ya que JMP Pro analizará los datos en consecuencia. Si usa Pro, también puede ser útil ejecutar los datos con Functional Data Explorer; esto le proporcionará un gráfico de PCA funcional que puede usar para ver rápidamente si hay una distinción entre las formas de las curvas en cada categoría.
Hay algunos buenos recursos para el análisis espectral con JMP aquí , aquí y aquí .
Gracias,
Ben
Re: Datos espectrales + PLS-DAQuerido Ben,
Gracias por su amable respuesta. Adjunto el archivo con el conjunto de datos.
He usado el explorador de datos funcionales, pero lamentablemente, con el ACP, no pude separar correctamente mis muestras según el tratamiento recibido. Leí que quizás un método supervisado como PLS-DA sería más útil para distinguir las diferencias sutiles.
Gracias de antemano.
Mariana
Re: Datos espectrales + PLS-DAHola @Mariana_Aguilar ,
He examinado los datos y creo que el enfoque binario de solo mirar el tratamiento es una de las razones por las que sus enfoques de modelado son difíciles; cuando miro con FDE (MCR sin restricciones) y PLS-DA y hay un efecto significativo del tratamiento y el tipo de proteína utilizado en los espectros, si solo se relaciona con el tratamiento, el modelo no podrá llegar a un modelo adecuado porque se está perdiendo la mitad de la historia.
Gracias,
Ben
Re: Datos espectrales + PLS-DAQuerido Ben, gracias nuevamente por tu respuesta.
Seguiré explorando mi conjunto de datos como me sugeriste. Si no te molesta que pregunte... ¿podrías compartirme el script de datos que usaste? Solo quiero asegurarme de seguir los pasos correctos de la especificación del modelo (imagen 1).
Y una última pregunta, si me lo permite. Una vez que llegue al gráfico de puntuaciones (como en la imagen 2), ¿tiene alguna sugerencia sobre cómo puedo incluir eclipses para mostrar las agrupaciones? Solo se me ocurren las medias K, pero no sé si es un poco redundante después de PLS-DA.
¡¡Gracias!!
Re: Datos espectrales + PLS-DAHola @Mariana_Aguilar ,
Claro, encuentra el archivo adjunto. Puedes intentar agrupar los valores de Puntuación (en Guardar Columnas > Guardar Puntuaciones) y usar esas puntuaciones para intentar agruparlas. He creado un ejemplo sencillo con el Constructor de Gráficos (programado en la tabla) y puedes explorar algunos de los métodos de agrupación disponibles en Analizar > Agrupación para ver si puedes obtener una agrupación significativa. También vale la pena experimentar con la configuración del método PLS para centrar, escalar y Estandarizar X, ya que modificarlos puede mejorar el ajuste del modelo (además de eliminar variables VIP no importantes y volver a ejecutar el modelo).
Gracias,
Ben
Re: Datos espectrales + PLS-DAGracias, Ben, tu apoyo ha sido muy útil. Sé que ya hice la última pregunta, pero ¿puedo hacer una más? De los modelos PLS-DA que estoy construyendo, me gustaría incluir algunas estadísticas relacionadas con el error de validación cruzada o realizar alguna prueba de permutación para comprobar la validez del modelo.
No he tenido suerte para encontrar ninguno de estos valores en el menú debajo del triángulo rojo en la ventana PLS-DA... ¿te importaría indicarme la dirección correcta para realizar estas pruebas?
Gracias de nuevo por su amable ayuda.
Mariana
Re: Datos espectrales + PLS-DAHola @Mariana_Aguilar ,
El informe de validación cruzada le brindará detalles sobre el rendimiento del modelo con los datos de entrenamiento. Le recomiendo que consulte esta página (y consulte algunos de los enlaces para cosas como la presión media de la raíz y cómo se calcula X2) para obtener más información.
Gracias,
Ben
