mixOmics для гуманитариев. Денис Владимирович Соломатин

Чтение книги онлайн.

      •             Нагрузки: переменные коэффициенты, используемые для определения компонента.

      •             Визуализация образца: представление образцов, проецируемых в небольшом пространстве, охватываемом (определяемом) компонентами. Координаты образцов определяются значениями или вычисленными баллами компонентов.

      •             Изображение круга корреляции: представление переменных в пространстве, охватываемом компонентами. Каждая переменная координата определяется как корреляция между исходным переменным значением и каждым компонентом. Диаграмма с корреляционным кругом позволяет визуализировать корреляцию между переменными – отрицательную или положительную корреляцию, определяемую косинусом угла между центром круга и каждой переменной точкой, а также вклад каждой переменной в каждый компонент, определяемый абсолютным значением координат по каждому компоненту. Для такого толкования данные должны быть сосредоточены и масштабированы, что подразумевается по умолчанию в большинстве методов, за исключением PCA. Подробная информация об этом наглядном представлении информации будет представлена в соответствующем разделе ниже.

      •             Неконтролируемый анализ: метод, который не учитывает какие-либо известные группы выборки, является исследовательским. Примерами неконтролируемых методов являются – метод главных компонент (PCA), метод проекций на скрытые структуры (PLS), а также канонический анализ корреляции (CCA).

      •             Контролируемый анализ: метод включает вектор, указывающий на принадлежность класса в каждой выборки. Цель его состоит в том, чтобы различать выборочные группы и выполнять прогнозирование для класса выборки. Примерами контролируемых методов являются дискриминантный анализ проекций на скрытые компоненты (PLS-DA), анализ интеграции данных для обнаружения маркеров с использованием скрытых компонентов (DIAB), а также многомерный интегративный метод определения воспроизводимых сигнатур в независимых экспериментах на разных платформах (MINT).

      Перечень широко используемых методов mixOmics, которые будут подробно описаны в соответствующих главах ниже, за исключением CCA и MINT, можно представить следующей таблицей типов и объема данных, который они могут обрабатывать:

      Методы, реализованные в mixOmics, подробно описаны в разных публикациях, обширный список которых постоянно пополняется и может быть найден в открытых источниках.

      В следующей таблице приведён список методов mixOmics, наличие разрежения в которой указывает на методы, предполагающие осуществление выбора переменных:

      Основные функции и параметры каждого метода сведены в следующей таблице:

      Каждый раздел, посвященный описанию того или иного метода, излагается по следующему плану:

      1. Тип педагогического вопроса, на который нужно СКАЧАТЬ