3、可视化量化识别的拐点 ElbowPlot(cur_seu)$data%>%ggplot() +geom_point(aes(x = dims,y = stdev)) +geom_vline(xintercept = pc.use, color = "darkred") +theme_bw() +labs(title = "Elbow plot: quantitative approach") Reference Elbow plot: quantitative approach | Introduction to Single-...
在Elbow Plot(肘部图)中选择拐点是一个关键步骤,尤其是在进行主成分分析(PCA)时,以确定保留多少个主成分(PC)最为合适。以下是如何在Elbow Plot中选择拐点的详细步骤和考虑因素: 1. 了解Elbow Plot的定义和用途 Elbow Plot用于展示不同数量主成分对数据集方差解释能力的变化。通常,随着主成分数量的增加,解释的方差...
estimator = KMeans(n_clusters=k) # 构造聚类器 estimator.fit(df_features[['R','F','M']]) SSE.append(estimator.inertia_) X = range(1,9) plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X,SSE,'o-') plt.show() 画出的k与SSE的关系图如下: 显然,肘部对于的k值为4,故对于这个数据集的...
JackStraw 和ElbowPlot 都是用于确定主成分 (Principal Components, PCs) 的重要性的方法,但它们的原理、结果以及适用性有所不同。 1. JackStraw 的原理和结果 JackStraw 是一种统计置换检验方法,用于评估每个主成分的显著性: 原理: 通过随机置换基因表达数据,生成背景分布,评估某个主成分是否显著解释了比随机噪声更多...
002、ElbowPlot 函数的实现 00a、使用plot函数 dat <- pbmc[["pca"]]@stdev[1:20]## 绘图数据dat dat<- data.frame(a =1:20, b =dat) plot(dat$a, dat$b)## 绘图 00b、使用ggplot2 dat <- pbmc[["pca"]]@stdev[1:20] dat
单细胞PCA降维的时候,肘部图(ElbowPlot)上显示排名较高的 PC 比排名较低的 PC 解释了更多的数据差异(具有更高的标准差)。PC的解释方差变化趋势属于非线性曲线,肘部图中前几个PC 方差曲线急剧下降,然后变慢并变得平坦。一般假设PC的解释方差曲线的骤降第一阶段代表与细胞群之间的生物学差异相关的“真实”信号,而...