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 的结果使用factoextraR 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(...
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...
简介:【4月更文挑战第26天】本文介绍了如何使用R语言进行主成分分析(PCA),包括安装必要包`stats`、`FactoMineR`和`factoextra`,数据预处理如标准化,使用`PCA()`函数执行PCA,以及通过`summary()`、`fviz_pca_ind()`和`fviz_pca_var()`进行结果解读和可视化。此外,还讨论了如何通过载荷系数解释主成分,强调PCA在...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 principal(r,nfactors=,rotate=,scores=) 其中:参数r是相关系数矩阵或原始数据矩阵;参数nfactors设定主成分数(默认为1);参数rotate指定旋转的方法(默认最大方差旋转);scores设定是否需要计算主成分得分(默认不需要)。示例数据的分析结果(1个主成分)如图2。 图2...
3. R语言怎么画PCA # 加载R包,没有安装请先安装 install.packages("包名")library(ggplot2)library(ggbiplot)# ggbiplot包需要从github上下载 # install.packages("devtools")#library(devtools)#install_github("vqv/ggbiplot")# 读取PCA数据文件 df=read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder...
提到主成分分析,一般我们都是使用Plink,GCTA等软件基于SNP数据来操作,那么如何用DNA序列做主成分分析呢? 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。 提到主成分分析,一般我们都是使用Plink,GCTA等软件基于SNP数据来操作,那么如何用DNA序列...
首先在下载pcalg包的时候,直接在RStudio下会出现包缺失的情况,我这里是提示HB包解压时出错。因此需要下载BH包,和RBGL包之后再下载pcalg包。如果还没下载pcalg的话先不急着下,把BH, RBGL都装上后最后下pcalg最省事。 下载BH用指令 install.packages("BH",repos="https://cloud.r-project.org/") ...
☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图(一) ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图(二) 今天我们来看看如何在主成分分析之后得到的新的空间中同时展示样本和特征。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 #首先我们需要安装下面这两个R包 ...
KNN是一种相对简单直觉的方法,通过查找测试数据点的k个最近的邻居来进行分类或回归预测。R语言中的class包提供了KNN的实现。 library(class) knn_pred <-knn(train = training_features, test = test_features, cl = training_labels, k =3) 主成分分析(PCA) ...