PCA plotMore functions in the updated version of ImageGP: http://www.ehbio.com/Cloud_Platform/front/ Citation: Chen T. et al. ImageGP: An easy-to-use data visualization web server for scientific researchers. iMeta 1: e5. If there is any question,please scan to join the WeChat ...
PCA是将多维空间降维到二维或三维空间来展示的过程,人类肉眼最多分辨三维,所以一个PCA plot最多同时展示三条PC轴,也就意味着其他轴所代表的数据差异不能同时展现出来了。于是,组合图就出现了: Åsa Björklund, NBIS 在这张图中,展示了PC1-PC5共5条PC轴所有两两组合后的PCA二维图。图中每个点的颜色表示...
# 加载R包,没有安装请先安装 install.packages("包名") library(plot3D) # 读取PCA数据文件 df = read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/data.txt",# 这里读取了网络上的demo数据,将此处换成你自己电脑里的文件 header = T, # 指定第一行是列名 row.names = 1 ...
在Linux中的plot PCA是一项非常重要的任务,尤其对于数据分析、机器学习和模式识别等领域来说,PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的降维技术,通过将高维数据转换为低维数据,可以更好地揭示数据内在的结构和规律。而在Linux系统中,通过使用开源的工具和库,可以方便地实现对PCA结果进行可视化的操作,从...
plt.figure()plt.plot(np.arange(1,8),pca.explained_variance_,linewidth=2)plt.xlabel('components_n',fontsize=16)plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16)plt.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 查看降维对应的正交变换矩阵,即各个投影向量W=pca.components_ ...
Rplot_FVIZ.png可以很明显的看到,第一个主成分就把我们的NSCLC和SCLC区分的还不错更多完整的PCA教程看群主之前的推文: 生信技能树 2019/05/23 1.2K0 【机器学习】--主成分分析PCA降维从初识到应用 其他 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转...
df <- decathlon2[1:23,1:10]# loading datapcaResult =PCA(df, graph =FALSE)# PCA来自FactoMineR,只要result而不graphget_eig(pcaResult)# eigenvalue 特征值# get_eigenvalue(pcaResult)# get_pca(pcaResult)# fviz_screeplot(pcaResult, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 50))var=get_pca_var(pca...
screeplot(iris.pc,type="lines") #方差分布图 head(predict(iris.pc)) #预测 biplot(iris.pc,scale=F) #直接把x与rotation绘图,而非标准化 由碎石图可以看出,第三个主成分之后,图线变化趋于平稳,因此可以选择前三个主成分做分析(由于这里只有4列变量,所以效果并不明显)。另外,根据上面主成分解释量的结果来...
plot3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),'.')axis([-10,10,-10,10,-10,10])%% Sanger's rule PCAw=rand(3,3);alf1=0.001;alf2=0.005;alf3=0.01;%迭代速率for n=1:numy=w'*X(:,n);w(:,1)=w(:,1)+alf1*y(1)*(X(:,n)-w(:,1)*y(1));w(:,2)=w(:,2)+alf2*y(2)*(X...
plot(df_pca$x[,1], df_pca$x[,2]) 3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() 2)去掉背景及网格线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(df_pcs,aes(x=...