# 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
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...
使用以下R代码获得对PC1和PC2的总贡献。其中axes指示坐标,top指示画前多少个变量,红色虚线代表着平均贡献,高于平均值的可以被认为算是重要变量。如果变量的贡献是均匀的,则预期值将是1 /长度(变量)= 1/10 = 10%。对于给定的组件,贡献大于此截止值的变量可以被认为对组件的贡献很重要。 fviz_contrib(res.pca, ...
plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 01 02 03 04 PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度...
我们将使用factoextra R包来帮助解释PCA。无论你决定使用什么函数,你都可以轻松地提取和可视化PCA的结果使用factoextra R包中提供的R函数。这些功能包括: get_eigenvalue(res.pca):提取主成分的特征值/方差 fviz_eig(res.pca):可视化特征值 get_pca_ind(res.pca),get_pca_var(res.pca):分别提取个体和变量的结...
library(scatterplot3d) library(useful) library(ggfortify) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 主成分分析简介 主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量,也称为主成分,从而利用新变量在...
mapcaplot(data,labels)labels the data points in the PCA plots usinglabels, instead of the row numbers. example Examples collapse all Create PCA Plot of Microarray Data Create a PCA plot to visualize genes involved during the metabolic shift from fermentation to respiration of yeast (Saccharomyces ...
R 编程语言:R 是一种用于统计计算和数据可视化的编程语言,它具有丰富的统计函数和图形库,可以用于数据分析、统计建模、机器学习等领域。 在这个问答内容中,使用 princomp() 函数和 svd() 函数在 R 中执行 PCA,可以通过以下代码实现: 代码语言:R 复制 # 加载数据 data(iris) # 使用 princomp() 函数进行 PCA ...
pca outliers principal-component-analysis biplot 3d-plot explained-variance hotelling-t2 Updated Apr 24, 2025 Jupyter Notebook Albertsr / Anomaly-Detection Star 297 Code Issues Pull requests UnSupervised and Semi-Supervise Anomaly Detection / IsolationForest / KernelPCA Detection / ADOA / etc. ...
Learn about PCA and how it can be leveraged to extract information from the data without any supervision using two popular datasets: Breast Cancer and CIFAR-10. Aditya Sharma 15 min Tutorial PCH in R Tutorial In this tutorial, learn about plot character (PCH) in R. DataCamp Team 5 min ...