主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例 主成分分析模型,变量(X1到X5)映射为主成分(PC1,PC2) PCA分析的一般步骤如下: 数据预处理。PCA根据变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中进行计算,在计算前请确保数据中没有缺失值。 判断要选择的主成分数目(这...
演示数据为Ge_1的表达量(每个基因包括两组类型的值各100个,且两个组的表达量有差异),接下来创建根据数据创建矩阵,设置样本的名称标签,添加新列R,并生成一个表格输出基因在200个样本中的表达量,每一行为一个样品,每一列为基因的表达值。 c_data <- data.frame(Ge_1=c(Ge_1a,Ge_1b), Group=c(gro_a,...
我们使用前面用到的数据data3来演示下如何用R函数实现PCA的计算,并与R中自带的prcomp做个比较。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 library(knitr) kable(headTail(data3), booktabs=T, caption="Expression profile for 3 genes in 100 samples") Gene1 Gene2 Gene3 Group a1 5.99 5....
演示数据为Ge_1的表达量(每个基因包括两组类型的值各100个,且两个组的表达量有差异),接下来创建根据数据创建矩阵,设置样本的名称标签,添加新列R,并生成一个表格输出基因在200个样本中的表达量,每一行为一个样品,每一列为基因的表达值。 c_data <- data.frame(Ge_1=c(Ge_1a,Ge_1b), Group=c(gro_a,...
主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)非常有助于我们理解高维数据,我利用Stack Overflow的每日访问数据对主成分分析进行了实践和探索,你可以在rstudio :: conf 2018上找到其中一篇演讲的录音。演讲的重点主要是我对于PCA的理解,而这篇文章中,我将主要介绍我是如何实现PCA的,以及我是如何制作演讲中使用到的图表...
简介:R语言中如何进行PCA分析?利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图(下) PCA的实现流程 使用上面创建的data_3数据来进行后续操作。首先生成表达矩阵,包含3个基因在200个样本中的表达情况。 > kable(headTail(data_3),booktabs=T,caption = "Expression 3Gene in 200 samples")Table: Expression 3Gene in 200...
我们使用前面用到的数据data3来演示下如何用R函数实现PCA的计算,并与R中自带的prcomp做个比较。 library(knitr) kable(headTail(data3), booktabs=T, caption="Expression profile for 3 genes in 100 samples") 标准化数据 data3_center_scale <- scale(data3[,1:3], center=T, scale=T) kable(headTail...
我们使用前面用到的数据data3来演示下如何用R函数实现PCA的计算,并与R中自带的prcomp做个比较。 library(knitr) kable(headTail(data3), booktabs=T, caption="Expression profile for 3 genes in 100 samples")Expression profile for 3 genes in 100 samples ...
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step...
数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维。 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间。例如,将原数据向量x,通过构建 维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常( ...