PLS-DA概览图的作用及其数据分析

PLS-DA概览图是一种图形化工具，用于可视化偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA）的结果。它可以帮助用户快速和直观地了解样本间的差异和相似性，以及变量的贡献度和相关性。在数据分析中，PLS-DA概览图可以用于以下方面：

样本分类：通过将样本在概览图中的位置进行比较，可以区分不同的样本类别或群体。
变量选择：通过观察概览图中的变量贡献度和相关性，可以确定哪些变量对分类有重要贡献。
模型优化：通过调整PLS-DA模型参数，如主成分数目和正则化参数等，可以优化模型的分类效果。

数据分析流程如下：

准备数据集，包括样本和变量矩阵。
进行PLS-DA模型拟合，得到模型参数。
利用模型参数计算样本的得分和贡献度，以及变量的贡献度和相关性。
绘制PLS-DA概览图，通过观察概览图中的样本和变量分布，进行分类、变量选择和模型优化等操作。
根据概览图的结果，进一步进行数据分析和解释。