メタボローム解析: PLS ( 部分最小二乗法 )
1. はじめに
メタボローム解析を行う際に重要な解析方法である、PLS: 部分最小二乗法についてまとめてみました。参考サイトは8. 参考を見て下さい。
2. 概要
- Partialleastsquares: 部分最小二乗法
- 多変量解析の手法の1つ
- 主成分分析とPLSの違いはその計算に群情報を用いるか否か
- 主成分分析: 教師なし次元削減法
- PLS: 教師あり
- 教師データとして群情報を用いるのが大きな特徴
- 説明変数であるメタボロームデータの合成変数と目的変数の合成変数の共分散最大化を基準とする
- 派生した方法として、PLS回帰、PLS-DA、OPLSがある
c.f.) 次元削減法
- 多変量解析を用いて高次元のデータを2もしくは3次元で表現する方法一般
- 特に機械学習のコミュニティで使用される用語
3. PLS-DA
- PLS判別分析
- 正常と異常といった2つのグループ間の差が最大になるようにモデルを考える
- 理論的な解釈は1番目の成分についてのみ可能
4. OPLS
- Orthogonal PLS
- OPLS法はPLS法を近年改良したもの
- Yに直交している ( 無相関の ) Xの変動に対処するよう設計されたもの
- Xにおける系統的変動
- Yを予測できる変動
- Yに直交している変動に分離する
- より解釈しやすいモデルが得られ、予測力は変わらないとされる
5. PLS-R
- Regression: 回帰
- 回帰の問題は最小二乗法の目的と同じで「Yを予測するための係数を最適化する」こと
6. PLS-ROG
- Partial least squares-rank order of groups
- 平滑化の罰則項を加え群に順序 がある時に適している
- カーネル法を用いてカーネルPLS-ROGへと拡張することが出来る
7. Rで使用できるパッケージ
- mixOmicsとcaret、muma、roplsのRパッケージがある
- 個人的にはroplsがおすすめ
- mixOmicsとcaretの違いはscale関数によるx, yの標準化の有無
caret
- 与えられたxとyをそのまま使う
- 標準化を自前で行いたい時に適している
mixOmics
- 内部でxとyに対してscale(center=TRUE, scale=TRUE)を呼び出す
- 何も考えず或いは短いコードで済ませたい時に適している
