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來自: 拓端數(shù)據(jù) > 《待分類》
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R語言做主成分分析實(shí)例
在做多樣本的RNA-Seq數(shù)據(jù)中經(jīng)常會用到主成分分析(PCA)來分析,那么什么是PCA呢,這個可以百度一下,大概意思如下:使用代碼如下:head...
博士師兄手把手教你用R語言做PCA分析,不存在學(xué)不會!
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),顧名思義,即是拿來分析’‘主成分“的。通常和 PCA 聯(lián)系在一起的是降維,當(dāng)手里的...
【代謝組學(xué)】利用多元統(tǒng)計從代謝組數(shù)據(jù)中提取有意義的信息
【代謝組學(xué)】利用多元統(tǒng)計從代謝組數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。①在PCA模型中,樣本之間的關(guān)系被捕獲在一組得分(score)向量中(每得分向...
PCA主成分分析實(shí)戰(zhàn)和可視化 | 附R代碼和測試數(shù)據(jù)
PCA主成分分析實(shí)戰(zhàn)和可視化 | 附R代碼和測試數(shù)據(jù)。fviz_pca_biplot(pca, fill.ind=data_t$conditions, palette=''&...
R數(shù)據(jù)分析:主成分分析及可視化
可以看到我們的數(shù)據(jù)全是數(shù)值變量但是沒有標(biāo)準(zhǔn)化,所以我們在做PCA的時候記得要將它標(biāo)準(zhǔn)化一波,很簡單,只要設(shè)置scale的參數(shù)為真就行:m...
11篇文章詳解聚類和PCA可視化
11篇文章詳解聚類和PCA可視化。聚類分析和主成分分析是常見的兩種研究方法,可用于發(fā)現(xiàn)規(guī)律、探索異常觀測等,在醫(yī)學(xué)研究和生信數(shù)據(jù)挖掘...
十個技巧,讓你成為“降維”專家
它也經(jīng)常用于數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)探索以及數(shù)據(jù)可視化。比如說,對于連續(xù)數(shù)據(jù)、分類數(shù)據(jù)、計數(shù)數(shù)據(jù)、距離數(shù)據(jù),它們會需要用到不同的降維方法...
獨(dú)立成分分析 (ICA) 與主成分分析 (PCA) 的區(qū)別在哪里?
獨(dú)立成分分析 (ICA) 與主成分分析 (PCA) 的區(qū)別在哪里?不管是PCA還是ICA,都不需要你對源信號的分布做具體的假設(shè)。假設(shè)你觀察到的信號是n維隨機(jī)變量x,PCA和ICA都需要你找到一個n維向量w使得w^T x的某...
R語言中PCA方法實(shí)現(xiàn)
R語言中PCA方法實(shí)現(xiàn)rm(list = ls()) #清除環(huán)境變量的干擾indataraw indata #1.利用函數(shù)prcomp進(jìn)行主成分分析pca #在主成分分析中,各主成分的方差等于相應(yīng)的特征值pca_eigen_values #2.利用主成分分析...
微信掃碼,在手機(jī)上查看選中內(nèi)容