Aritalab:Lecture/Math/PLS/R PLS

参考資料

• PLSパッケージの解説

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")