我阅读了一篇论文《肥胖改变了人类肠道菌群》（2015 年），其中作者使用 PLS-DA 根据他们的肠道微生物群来观察他们的群体之间的差异。我目前正在处理一个包含类似微生物组信息的数据集，并且我正在使用 PCA。这两者之间的主要区别是什么？为什么一个比另一个更有优势？
PCA 和 PLS-DA 有什么区别？
机器算法验证
主成分分析
生物统计学
判别分析
偏最小二乘法
2022-04-11 02:44:20
2个回答
我将在几天内扩展的快速答案是
PLS-DA 是一种监督方法，您可以在其中提供有关每个样本组的信息。另一方面，PCA 是一种无监督方法，这意味着您只是将数据投影到 2D 空间，以观察样本如何自行聚类。PCA，在对图上的样本进行着色之后，如果实现了良好的类分离，可能看起来像是一种有点监督的方法......
哪个更好取决于，例如，如果您知道每个样本的组并想要预测新样本的组 PLS-DA 对我来说是“去”。
PCA 用于聚类，其中 PLS-DA 用于分类，换句话说，PCA 显示变量的相似性，但 PLS-DA 显示变量之间的区别
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