☞R做PCA主成分分析 今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra,很多SCI文章中都用到了这个R包。换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。 #首先我们需要安装下面这两个R包 install.packages("factoextra") install.packages("FactoMineR") #加载这两个R包 library(FactoMineR) library(fa...
library(ade4)library(ggplot2)library(RColorBrewer)data(deug)#PCA分析 pca<-dudi.pca(deug$tab,scal=FALSE,center=deug$cent,scan=FALSE)#坐标轴解释量(前两轴) pca_eig<-(pca$eig)[1:2]/sum(pca$eig)#提取样本点坐标(前两轴) sample_site<-data.frame({pca$li})[1:2]sample_site$names<-rownam...
R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数,分别为princomp ()和factanal() psych包中有用的因子分析函数 PCA/EFA 分析流程: (1)数据预处理;PCA和EFA都是根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或相关系数矩阵列到principal()和fa()函数中,若输出初始结果,相关系数矩阵将会被自动计算,在计算前...
wine.pca<-princomp(wine,cor=T,scores=T)#默认方差矩阵(cor=F),改为cor=T则结果与prcomp相同summary(wine.pca)#各主成份的SVD值以及相对方差 wine.pca$loading #特征向量,回归系数 wine.pca$scorescreenplot(wine.pca)#方差分布图biplot(wine.pca,scale=F)#碎石图,直接把x与rotation绘图,而不标准化 2.3 p...
前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包 factoextra☞ 【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图(一)主要讲了如何展示样本的主成分分析结果,即样本在新的空间中的分布情况,便于查看样本分群的结果。 …
主成分分析(PCA)是一种将数据降维技巧,它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量,这些无相关变量称为主成分。 下面以R语言自带的iris范例数据集为例,探索一下主成分分析的具体过程。 #导入iris数据集 data<-irisr head(data) > head(data) Sepal.Length Sepal.Width ...
使用vegan::vegdist()计算基于Bray-Curtis距离的距离矩阵。 进行Adonis分析,以测试群落组成是否因Group而异。 进行PCA分析,这是一种降维技术,用于探索样本间的关系。5. 数据可视化使用ggplot2和相关包创建PCA图,展示样本在主要成分上的分布。 对PCA结果中的点进行美化和标记,以提供更多的可视化信息。
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。
每个分析都应遵循以下工作流程: (1)运行该方法 (2)样品的图形表示 (3)变量的图形表示 例如,对于主成分分析,我们首先加载数据: data(nutrimouse)#R包自带示例数据X<-nutrimouse$gene 然后使用以下步骤: MyResult.pca<-pca(X)#1运行PCA方法plotIndiv(MyResult.pca)#2绘制样本图 ...
factoextra是一个R包,易于提取和可视化探索性多变量数据分析的输出,包括: 主成分分析(PCA),用于通过在不丢失重要信息的情况下降低数据的维度来总结连续(即定量)多变量数据中包含的信息。 对应分析(CA)是适用于分析由两个定性变量(或分类数据)...