本帖最后由 蝶谷医仙 于 2011-10-14 08:52 编辑
1.非监督方法(unsupervised method)按样本特性对原始数据分类,把具有相似特性的数据归为一类,用相应的可视化技术表达。包括主要成分分析(principal components analysis,PCA)、非线性映射(Nonlinear Maping,NLM)、聚类分析(HierarchicalCluster Analysis,HCA)。其中应用最多的PCA是一种高纬数据降纬的方法,将分散在一组变量的信息集中到某几个综合指标(主要成分)上,从而利用主要成分提取数据集的特征。2.有监督方法(supervised method)在已有知识的基础上建立信息组。利用已知信息组对未知数据进行规类、识别和预测。因为建立模型时有已知样本,所以称有监督方法。主要有类模拟软独立建模(Soft Independent Modeling of Class Analogy,SIMCA)、偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)、偏最小二乘法判别分析法(PLS-DiscriminantAnalysis,PLS-DA)、人工神经网络(Artificial NeuralNetwork,ANN)等。 出自:代谢组学及其在临床中的应用 |