正交偏最小二乘

资 源 简 介

正交偏最小二乘

详 情 说 明

正交偏最小二乘（OPLS）是一种改进的偏最小二乘回归（PLS）方法，专门用于处理多元统计分析中的数据建模问题。该方法通过数学上的正交变换，将原始数据投射到一个新的潜在空间中，使得数据的不同成分能够得到更清晰的分离。

在连续变量的情况下，OPLS会将变量分解为两个正交的部分：第一个潜在变量捕获的是与响应变量Y相关的预测性变化，这部分反映了X和Y之间的共同变化模式；而后续的潜在变量则只包含X中与Y无关的变异信息。这种正交分解使得模型结果更易于解释，研究者可以清楚地区分哪些变量变化与研究对象相关，哪些是无关的噪声。

对于分类问题，OPLS的衍生方法OPLS-DA（判别分析）同样采用正交分解的思想。它将描述变量X中与类别差异相关的信息集中在第一个潜在变量中，而将与类别内部变异相关的信息放在后续的正交变量里。虽然这种分解不会提高分类准确率，但它大大增强了模型结果的可解释性，帮助研究者直观地理解哪些变量特征对分类最有贡献。

OPLS方法在代谢组学、基因组学等领域有广泛应用，特别适合处理高维度、多变量且变量间存在多重共线性的数据集。通过正交分解，它能够提取出数据中最具生物或化学意义的信息，同时过滤掉与研究目标无关的技术噪声或生物变异。