是一种非线性降维方法。 ICA和DF的原理及与PCA的区别参考:Trajectory inference analysis of scRNA-seq data
本发明涉及一种基于混合核PCA‑CCA及核密度估计的过程监测方法,在建模阶段,使用基于正常工况下采集到的输入和输出数据,通过混合核PCA‑CCA模型得到相应的加权矩阵,然后基于状态空间中的模型残差建立T2统计量,最后通过核密度估计的方法获得相应的统计量阈值;在实时监测阶段,采集实时输入与输出的样本并使用混合核将其映...
进行排序分析之前,首先要判断是选择线性模型(PCA和RDA)还是单峰模型(CA和CCA)的排序方法。一般来说,如果物种分布变化大或者环境梯度变化大(多为自然环境取样环境变化梯度较大),选择单峰模型效果比较好,反之,选择线性模型,虽然单峰模型可以包括线性模型,但是线性模型会更精确,如上图左图。自己判断环境变化还是太主观,我...
再说线性回归和PCA,PCA本身就是一种线性降维,所谓线性是指PCA得到的主成分就是X矩阵中所有变量的线性组合,这与多变量线性回归得到的模型是一致的,因此也就产生了主成分回归PCR这种回归方法,当然,PCR也是无监督的,没有因变量,追求的是方差最大化。至于线性回归和PCR之间的差异,可以再花时间去调研。 CCA和PLS与PCA...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linearordination),包括RDA和PCA等;而基于单峰响应模型的被称为非线性排序(nonlinear ordination),包括CCA、CA、DCA和DCCA等。线性响应模型通常使用最小二乘法进行回归拟合。单峰响应模型则是通过基于所有包含该物种的样方中环境因子的加权平均得到该物种在环境梯度上的最适値。单峰...
分 别提 取 红外 与可见 光 图像 的特 征,由于 当特征 维数 较 高时 , 基于 CCA方法的 目标 函数 会面 临协 方 差矩 阵奇异 的 问题 ,无 法进 行 求解 , 因此 首先 利用PCA方 法进 行降维, 然后 在低 维空 间 中利 用CC A方 法求 解融合 特征 。通过 实验证 明,本文 的方 法能 够有 ...
ggplot: PCA~DCA~NMDS~PCoA~CCA 上周在南京举办了第三期微生物群落生态学信息分析研讨培训班。有学员想要我之前写的ggplot画图的代码。其实类似的代码在网上已经有很多了,不需要什么搜索技巧就能找到。我的这些代码就有一些参考了别人的。 本文对ggplot实现PCA,DCA,NMDS,PCoA及CCA进行简单的分享。
PCA、PCoA和NMDS分析属于非约束性排序分析,而RDA/CCA和db-RDA分析属于约束性排序分析,即分别是在环境因子的约束条件下进行的PCA和PCoA分析。因此,一般主要利用PCA、PCoA或NMDS分析进行样本比较,反映样本间菌群结构的相似性和差异性,从而分析组间样本能否明显区分开;而RDA/CCA和db-RDA分析则多用来阐述环境因子对样本菌...
基于混合核pca-cca及核密度估计的过程监测方法,包括以下步骤: 步骤1:采集正常工况下的过程输入和输出样本数据,得到采样时刻k时的1×m输入向量uk以及1×q输出向量yk,经过n次采样后,得到输入数据u=[u1,u2…un]t∈rn×m以及输出数据y=[y1,y2…yn]t∈rn×q; ...
(2)典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA) 让我们来仔细看看PCA与PCoA分析: 在非限制性排序中,16S和宏基因组数据分析通常用到的是PCA分析和PCoA分析。两者的区别在于:PCA分析是基于原始的物种组成矩阵所做的排序分析,而PCoA分析则是基于由物种组成...