2020-12-29 PCA in R 概述 PCA——primary component analysis 主成分分析。 PCA主成分分析可视化有多种方法,包括,。其中fviz_pca{factoextra}函数是其中最常用的一种,该函数的可视化是基于ggplot2开发,且返回值为一个ggplot对象。 fviz_pca函数有三个主要分支: fviz_pca_ind() #对个体进行可视化 fviz_pca_var...
R语言内的PCA计算过程就结束了,代码还是很简单。 三、可视化和解释 我们将使用factoextraR 包来帮助解释PCA。无论您决定使用什么函数 [stats::prcomp()、FactoMiner::PCA()、ade4::dudi.pca()、ExPosition::epPCA()],您都可以轻松提取和可视化 PCA 结果使用factoextraR 包中提供的 R 函数。 这些功能包括: get...
summary(pca)的结果 通过上面代码对PCA分析结果进行可视化便可以得到如下图所示的结果. 前两个PC的可视化结果 ref: PCA example using prcomp in R 编辑于 2024-04-14 00:48・IP 属地浙江 某些男生可以恶心到什么程度? Seasee Y... 我高中时候有一个富二代同学,每天跟着他吃香喝辣,还去校外做一些「见世面...
Horn, JL. 1965. “A rationale and test for the number of factors in factor analysis.” Psychometrika 30(2), 179-185. Lun, A. 2019. “BiocSingular: Singular Value Decomposition for Bioconductor Packages.” R package version 1.0.0, https://github.com/LTLA/BiocSingular.About...
2. Load the package into R session library(PCAtools) Quick start For this vignette, we will load breast cancer gene expression data with recurrence free survival (RFS) from Gene Expression Profiling in Breast Cancer: Understanding the Molecular Basis of Histologic Grade To Improve Prognosis. First...
in <- dec[24:27, 1:10] 预测新个体数据的坐标。使用 R 基函数 predict (): predict 包括补充个人在内的个人图表: # 活跃个体的图谱 fvca_ # 添加补充个体 fdd(p) 个体的预测坐标可以计算如下: 使用PCA 的中心和比例对新的个人数据进行中心化和标准化 ...
这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的特征: 用R实现PCA有多个方法: prcomp() and princomp() [built-in R stats package], PCA() [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package] 代码语言:javascript ...
pca1=prcomp(pca_data,center=TRUE,retx=T)#prcomp是R自带的pca分析函数 p1 <-ggord(pca1, grp_in="pca_group," arrow="0.3," vec_ext=""> 参数也是自己可以修改,结果如下: 我们简单的可以推测,其中PH和TN影响最大,盐度与α-多样性指数呈负相关,温度呈现正相关。
R语言PCA分析_r语言可视化代码 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 文章目录 1. 常用术语 (1)标准化(Scale) 如果不对数据进行scale处理,本身数值大的基因对主成分的贡献会大。如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献,则应SCALE,以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些...
pca_sample <- data.frame(gene.pca$ind$coord[ ,1:2]) head(pca_sample) #提取 PCA 前两轴的贡献度 pca_eig1 <- round(gene.pca$eig[1,2], 2) pca_eig2 <- round(gene.pca$eig[2,2],2 ) !!!*** 随后,加载ggplot2作图包,根据提取出的样本位置坐标以及PCA轴的贡献度数值,绘制...