通过PCA降维,可以将高维数据转换为低维表示,从而减少数据的维度,去除冗余信息,并保留数据中最重要的特征。这有助于可视化和理解数据,同时可以提高后续分析的效率和准确性。 单细胞PCA降维 在单细胞下游分析中,在对数据进行标准化和缩放之后,我们会对数据进行PCA线性降维,用到的函数是RunPCA() 代码语言:javascript 复...
类似地,在单细胞数据分析中,PCA可以帮助我们提取出最重要的特征,以便进行后续分析。 R语言实现PCA💻 在R语言中,我们可以使用`FactoMineR`和`factoextra`包来实现PCA。以下是相关代码: 安装必要的R包:`install.packages(c('FactoMineR', 'factoextra'))` 加载数据并进行PCA降维:`dat <- data_back # 导入处理后...
正号表示预处理后的样本点,斜着的两条线就分别是正交的特征向量(由于协方差矩阵是对称的,因此其特征向量正交),最后一步的矩阵乘法就是将原始样本点分别往特征向量对应的轴上做投影。 整个PCA过程貌似及其简单,就是求协方差的特征值和特征向量,然后做数据转换。但是有没有觉得很神奇,为什么求协方差的特征向量就是最...
降维技术是单细胞数据分析中的关键步骤之一,它帮助研究人员从高维数据中提取出潜在的结构和模式,使得数据可视化更加直观。常见的降维技术包括PCA、t-SNE和UMAP等,每种方法都有其优缺点。 1.主成分分析(PCA): PCA是一种经典的线性降维方法,它通过计算数据的协方差矩阵,找到最大方差的方向,将高维数据映射到低维空间。
今天就和大家分享一下PCA降维原理在单细胞测序数据处理中的应用。 首先如下图所示:假设我们面对一团组织,通过单细胞测序我们能够汇总出一张基因表达表。从而通过生信分析了解到细胞之间的区别。 以Gene1为X轴,Gene2为Y轴,每个点表示一个细胞,我们可以直观地看到细胞之间的异同。
PCA降维: 为什么要降维? scRNA分析就是在于数据。每个基因现在都作为数据的一个维度存在。假如我们有一个scRNA数据集,其中只有两个基因,两个坐标轴表示两个基因的表达量,图中的点就表示细胞, 每个细胞在图上都由x、y轴确定。也就是说,基因的表达决定了细胞的分布。如果有两个基因,那么细胞的位置就由两个维度决...
单细胞数据缩放和PCA降维分析教学 OmicsTools下载简介 我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作软图神器电脑软件OmicsTools,欢迎大家使用OmicsTools进行生物医学科研数据分析和作图,该软件件能让大家在不需要任何编程和代码编写的基础上,分析次数没有限制,可以无限使用,让您在自己的电脑上快速进行大量的生信分析...
一般来说,PCA降维后的每个样本的特征的维数,不会超过训练样本的个数,因为超出的特征是没有意义的。 我们的分析就从单细胞或者空间转录组RunPCA这一步开始解析 pbmc <- RunPCA(object = pbmc, features = varFet, do.print = F) 跑完这一步,我们会显示一下信息 ...
通过PCA降维,可以将高维数据转换为低维表示,从而减少数据的维度,去除冗余信息,并保留数据中最重要的特征。这有助于可视化和理解数据,同时可以提高后续分析的效率和准确性。 单细胞PCA降维 在单细胞下游分析中,在对数据进行标准化和缩放之后,我们会对数据进行PCA线性降维,用到的函数是RunPCA() ...
通过PCA降维,可以将高维数据转换为低维表示,从而减少数据的维度,去除冗余信息,并保留数据中最重要的特征。这有助于可视化和理解数据,同时可以提高后续分析的效率和准确性。 单细胞PCA降维 在单细胞下游分析中,在对数据进行标准化和缩放之后,我们会对数据进行PCA线性降维,用到的函数是RunPCA() ...