生信小课堂 | 手把手带你玩转稀疏偏最小二乘法判别分析（含教程+代码）

稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）是一种在传统 PLS-DA 基础上引入稀疏惩罚的有监督分类与变量选择方法。它能够在构建潜变量的过程中，自动筛选出最具判别力的特征，从而实现对高维代谢组学数据的有效降维，并识别具有生物学意义的差异代谢物。

相较于传统 PLS-DA，sPLS-DA 不仅在保持分类性能的同时显著提升了模型的可解释性，还特别适用于代谢组学中“样本数量少、特征维度高”的典型研究场景。传统 PLS-DA 中所有变量都会参与潜变量构建，往往导致模型难以解释，且难以直接识别出关键变量。而 sPLS-DA 通过在潜变量提取过程中对载荷向量施加惩罚，使部分载荷系数变为零，从而自动筛选出对分类最有贡献的变量。

本教程将引导您探索稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）的基本概念、制作过程，以及它们在实际研究中的应用，旨在为您的科学研究和数据分析工作提供强大的支持。