但是没有能够重复出来论文中用到的作图数据,所以这里用R语言自带的鸢尾花数据集来演示 首先是论文中提供的两个自定义函数,一个是用来做主成分分析的pca, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 .pca <- function(data, is.log) { if (is.log) data <- data else data <- log2(data + 1...
In this article, we'll dive into the fundamentals of PCA and its implementation in the R programming language. We'll cover important concepts, the use of the prcomp function in R, the significance of eigenvalues, and how to interpret the PCA results. Understanding Principal Component Analysis ...
#data.csv的数据结构模仿R语言自带数据swiss raw_data<-read.csv("data.csv",header=T) #raw_data=swiss new_data<-raw_data[,-1] options(digits=2) cor(new_data) PCA=princomp(new_data,cor=T) summary(PCA) screeplot(PCA,type="lines") #计算综合得分 caculate_score<-function(PCA,m){ comp_...
R语言代码实现PCA函数 # @param X: matrix 要求内容为可计算的数字 # @param k: 降维后矩阵的尺寸(小于X的列数) pca <- function(X,k){ #行0均值化 for(i in 1:nrow(X)) X[i,] <- X[i,]-mean(X[i,]) # 按特征值大小对行排序后的协方差矩阵的特征向量矩阵(data.frame),返回前n列与X的...
> for(i in 1:1200){ + indice = sample(1:nrow(MYOCARDE), + arbre_b = rpart(factor(是否存活)~., +} >Zgrid = Z/1200 可视化 最后,可以使用随机森林算法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 > fore= randomForest(factor(是否存活)~., > pF=function(d1,d2) pred2(d...
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析,如果有兴趣点击这里...
R语言PCA分析教程 Principal Component Methods in R(代码下载) 主成分分析Principal Component Methods(PCA)允许我们总结和可视化包含由多个相互关联的定量变量描述的个体/观察的数据集中的信息。每个变量都可以视为不同的维度。如果数据集中包含3个以上的变量,那么可视化多维超空间可能非常困难。
We will use prcomp function for PCA. The prcomp provides four output as dumped below. Sdev – This defines the standard deviation of projected points on PC1, PC2, PC3 and PC3. As expected, the standard deviation of projected point is in decreasing order from PC1 to PC4. Rotation – Thi...
输出第三张类型图片, 带置信区间阴影 print(p) #多边形连接同类别对象边界的样式,适用于各组样本数大于 3 个的情况 library(plyr) #多边形线条 cluster_border <- ddply(pca_sample, 'group', function(df) df[chull(df[[1]], df[[2]]), ]) p + geom_polygon(data = cluster_border, aes(color ...
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析,如果有兴趣点击这里...