偏最小二乘判别分析交叉验证在代谢组学数据分析中的应用
本文关键词： 代谢组学 交叉验证 偏最小二乘 判别分析 过拟合现象 验证方法 模型参数 测试集 卵巢癌 数据分析方法 出处：《中国卫生统计》2014年01期 论文类型：期刊论文
【摘要】：正近年来,偏最小二乘判别分析(PLSDA)方法在代谢组学研究中得到了广泛的应用,并成为一种标准的高维数据分析方法[1-2]。PLSDA是一个有监督的学习方法,在分析代谢组学数据时往往由于变量过多而出现过拟合现象。判断PLSDA模型分类效果使用最
[Abstract]:In recent years, partial least squares discriminant analysis (PLSDA) method has been widely used in the study of metabonomics, and has become a standard high-dimensional data analysis method [1-2] .PLSDA is a supervised learning method. In the analysis of metabonomics data, there is often a phenomenon of over-fitting due to excessive variables. To judge the classification effect of PLSDA model is the most effective.
【作者单位】： 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室;
【基金】：国家自然科学基金资助(81172767) 伍连德青年科学基金(WLD-QN1105)
【分类号】：R311
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
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2 蒋红卫;夏结来;李园;于莉莉;;偏最小二乘判别分析在基因微阵列分型中的应用[J];中国卫生统计;2007年04期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
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相关会议论文 前1条
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7 吴s，
本文编号：1534911
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