# 调用 R 包library("FactoMineR")library("factoextra")Warningmessage:"package 'FactoMineR' was built under R version 3.6.1"Loading requiredpackage: ggplot2 Welcome! Related Books: `Practical GuideToCluster AnalysisinR` at https://goo.gl/13EFCZ 我们将使用来自factoextra包的decathlon2演示数据集,数据...
利用GCAT工具做PCA分析 在PCA(Principal Component Analysis)分析中,常用的工具有EIGENSOFT工具的smartpca,GCTA工具的PCA模块和R包中做PCA分析的princomp函数或glPCA功能。EIGENSOFT工具只支持linux系统,从安装到使用都很复杂。GCTA工具支持不同平台(wins/linux/mac),常用于群体遗传相关分析。在群体遗传中,R包从读取vcf文件...
R语言中可以进行PCA分析的主要有rda()、prcomp()、princomp() 、PCA() 、dudi.pca() 、epPCA()等包;对于分析结果可视化,factoextra包封装了包括分析结果提取和基于ggplot2的数据可视化的函数。 理论知识我们都知道了,那么在R中如何实现PCA的分析呢,如果我们考虑2个基因,可以用以下代码实现。 代码如下: count <-...
lcda包可做潜类别判别分析,而lsa可做潜在语义分析---一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法(MDS)计算工具。MDS即可用发现解释相似性和可测对象间距离的潜在维度。 cmdscale()函数可做经典的MDS MASS包中的isoMDS()函数可做非线性MDS vagan包中则包含...
R中有很多包都提供了PCA和PCoA,比如常用的ade4包。本文将基于该包进行PCA和PCoA的分析,数据是自带的deug,该数据提供了104个学生9门课程的成绩(见截图)和综合评定。综合评定有以下几个等级:A+,A,B,B-,C-,D。让我们通过PCA和PCoA来看一看这样的综合评定是否合理,是否确实依据这9门课把这104个学生合理分配到...
3. ICA的实现可以借助R包fastICA。其主要的函数是fastICA。具体参数如下: 其中主要的是alg.typ,其分为两类,一个是将所有元素一起提取独立因素(parallel);另一种是分别提取独立因素(deflation)。 下面我们看下两种情况的实例: Parallel: S <- matrix(runif(10000), 5000, 2) ...
思路是先比对,之后使用R语言的adegenet包把比对的数据转换成snp数据,用到的函数是fasta2genlight(),再进行PCA分析及绘图。 一、安装adegenet包 通过输入以下命令,确保你有一个 R (≥3.2.1)的最新版本: R.version.string [1] "R version 4.0.2 (2020-06-22)" ...
范例数据使用R自带的数据集 iris 的前4列,主要使用R的prcomp基础函数进行主成分分析。 #使用R自带数据集 iris 的前4列进行主成分分析; ord<- prcomp(iris[, 1:4]) summary(ord) #所需R包的安装; #install.packages('devtools') library(devtools) ...
R实现PCA降维 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用广泛的数据降维算法。详细的概念可以参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/37777074一般将多个样本降维就可以得到二维的分布,相似的样本成为一群,但有时候我们想知道哪些特征导致了这样的分群。 这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的...