PLS-DA/OPLS-DA二维图：请问您图中说的，大样本的R²大于0.2也可以，有参考文献吗？
关于大样本中 R² 大于 0.2 是否可接受的问题，这主要取决于实际应用和领域。在一些情况下，R² 值大于 0.2 可能被认为是足够的，特别是在生物学和化学计量学领域，数据的复杂性和噪声较高时。然而，通常来说，更高的 R² 值意味着模型拟合更好，预测性能更强。
关于 R² 值的可接受范围，没有统一的标准。在实际应用中，应该综合考虑其他评估指标，如预测性残差平方和（PRESS）、Q² 值（交叉验证决定系数）以及模型的稳定性和可解释性。通常，较高的 R² 和 Q² 值，以及较低的 PRESS 值，表明模型的性能较好。
值得注意的是，在解释 OPLS-DA 或 PLS-DA 二维图时，还应考虑其他因素，如主成分贡献度、变量的负荷图以及样本在得分图上的分布等。这些信息将有助于更全面地评估模型的性能和可靠性。
总之，关于大样本的 R² 大于 0.2 是否可接受，这取决于具体的研究背景和实际需求。建议您参考与您研究领域和应用相关的文献，以了解该领域通常接受的 R² 值范围。
至于文献，我推荐阅读以下文章，可以帮助您了解更多关于 PLS-DA 和 OPLS-DA 的信息和评估方法：
1.Trygg, J., & Wold, S. (2002). Orthogonal projections to latent structures (O-PLS). Journal of Chemometrics, 16(3), 119-128. DOI: 10.1002/cem.695
这篇文章详细介绍了 OPLS 方法的基本原理和应用。
2.Bylesjö, M., Rantalainen, M., Cloarec, O., Nicholson, J. K., Holmes, E., & Trygg, J. (2006). OPLS discriminant analysis: combining the strengths of PLS-DA and SIMCA classification. Journal of Chemometrics, 20(8‐10), 341-351. DOI: 10.1002/cem.1006
这篇文章讨论了 OPLS-DA 方法的优点，并将其与 PLS-DA 和 SIMCA 分类进行了比较。
3.Eriksson, L., Trygg, J., & Wold, S. (2008). CV-ANOVA for significance testing of PLS and OPLS® models. Journal of Chemometrics, 22(11‐12), 594-600. DOI: 10.1002/cem.1187
这篇文章介绍了使用 CV-ANOVA 进行 PLS 和 OPLS 模型显著性检验的方法。
4.Worley, B., & Powers, R. (2013). Multivariate Analysis in Metabolomics. Current Metabolomics, 1(1), 92-107. DOI: 10.2174/2213235X11301010092
这篇文章提供了关于在代谢组学中使用多元分析方法（包括 OPLS-DA 和 PLS-DA）的概述。
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