Aritalab:Lecture/Math/PLS/R PLS
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Revision as of 16:09, 4 June 2013
- 参考資料
RによるPLS
Rでは pls パッケージを使います。
> install.packages("pls") > library(pls)
PLSは共線性を持つ変量が多いデータに適するため、PCAなどで使った iris データでは面白くありません。ここではオリーブオイル 16種(ギリシャ5, イタリア5, スペイン6)の官能試験データを利用します。chemical カテゴリーに Acidity, Peroxide, K232, K270, DK の 5 項目、sensory カテゴリーに yellow, green, brown, glossy, transp, syrup の 6 項目の情報があります。3 軸のchemical 主成分で、6項目の値を予測してみます。
> s <- plsr(sensory ~ chemical, ncomp=3, data=oliveoil) > summary(s) Data: X dimension: 16 5 Y dimension: 16 6 Fit method: kernelpls Number of components considered: 3 TRAINING: % variance explained 1 comps 2 comps 3 comps X 99.59 99.87 100.00 yellow 17.33 47.00 49.48 green 11.64 43.80 45.38 brown 60.41 63.24 68.91 glossy 45.00 51.46 52.98 transp 35.81 45.65 45.96 syrup 57.62 58.80 58.80
3軸目では説明能力があまり上がっていないことがわかります。 各項目への一致度や軸のローディングは plot 関数でわかります。
> plot(s, ncomp=2, asp=1, line=TRUE) > plot(s, "loadings", comps=1:2, legendpos = "topleft")