Comprender las influencias interespecíficas y ambientales en los perfiles de metabolitos secundarios puede ser crítico en la metabolómica vegetal. Este estudio utilizó un análisis discriminante de proyecciones ortogonales jerárquicas a estructuras latentes (OPLS-DA) para clasificar los metabolomas foliares de cuatro especies que crecen de forma natural en Tailandia. Utilizando una clasificación binaria recursiva, se determinaron las influencias interespecíficas y ambientales en múltiples separaciones de clases, mientras se identificaban metabolitos clave que impulsan estas distinciones. La cromatografía de gases-espectrometría de masas (GC-MS) anotó 409 metabolitos y, a través de una diferenciación progresiva de clases utilizando OPLS-DA jerárquico, exhibió un metaboloma distinto de las otras tres especies. Sin embargo, los metabolomas de las especies tenían mucha superposición, mientras que mostraron variación metabólica regional, enfatizando el papel de los factores ambientales en la conformación de su composición química. Metabolitos clave, como la mitraginina, la isorhincofilina, el escualeno y el ácido vanílico, entre otros, fueron identificados como principales discriminadores a través de las divisiones jerárquicas. A diferencia del OPLS-DA convencional, que tiene dificultades con conjuntos de datos multiclasificados, el enfoque recursivo identificó estructuras de clase que eran biológicamente relevantes, sin necesidad de modelado par a par manual. Los resultados se alinearon con estudios morfológicos y genéticos previos, validando la robustez del método para capturar diferencias interespecíficas y ambientales, que pueden ser utilizadas en metabolómica vegetal multiclasificada de alta dimensión.