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...
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 复制Cloud Studio 代码运行 .pca <- function(data, is.log) { if (is.log) data <- data else data <- log2(...
but both functions can handle semimetric indices (such as Bray-Curtis) that produce negative eigenvalues. Functionadonis2 can be much slower than adonis, in particular with several terms.
RFS)) #从pdata中删除含NA值的样本 discard <- apply(metadata, 1, function(x) any(is.na(x))) metadata <- metadata[!discard,] #过滤表达数据,匹配pdata中的样本 x <- x[,which(colnames(x) %in% rownames(metadata))] #检查样本名称是否在pdata和表达式数据之间完全匹配 all(colnames(x) == ...
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。
cluster_border <- ddply(pca_sample, 'group', function(df) df[chull(df[[1]], df[[2]]), ]) p + geom_polygon(data = cluster_border, aes(color = group), fill = NA, show.legend = FALSE) ## 4. 输出第四张类型图片, 带多边形线条 ...
>p=function(d1,d2) pred2(d1,d2 ) > zgrid=Outer(xgrid,ygrid,p) PCA( quali.sup=8,graph=TRUE) > image(xgrid,ygrid,zgrid ) > contour(xgrid,ygrid,zgrid,add=TRUE,levels=.5) 也可以考虑这种情况 rpart( control=rpart.control(minsplit=5)) ...
tests. Function adonis2 also allows using additive constants or squareroot of dissimilarities to avoid negative eigenvalues,but both functions can handle semimetric indices (such as Bray-Curtis) that produce negative eigenvalues. Functionadonis2can be much slower thanadonis, in particular with several ...
在R语言中自定义一个函数ct_PCA,用于计算处理PCA数据(参数设置对原始数据进行标准化和中心化) ct_PCA <- function(data,center=T,scale=T){ data_norm <- scale(data, center=center, scale=scale) data_norm_cov <- crossprod(as.matrix(data_norm)) / (nrow(data_norm)-1) data_eigen <- eigen(da...
一个是用来作图展示结果的 用到了ggplot2 ggpubr 和 cowplot 包 .scatter.density.pc<-function(pcs,pc.var,group.name,group,color,strokeSize,pointSize,strokeColor,alpha,title){pair.pcs<-utils::combn(ncol(pcs),2)pList<-list()for(i in1:ncol(pair.pcs)){if(i==1){x<-pair.pcs[1,i]y<-...