R语言 PCA(主成分分析)分析指南 一、引言 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种用于数据降维和特征提取的统计技术。它通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,即主成分(PCs)。这些主成分按照方差从大到小排列,第一个主成分具有最大的方差,后续的主成分依次递减。PCA广泛...
在R语言中,prcomp和princomp都是用于主成分分析(PCA)的函数。主要区别在于它们的计算方法:prcomp 基于奇异值分解(SVD)算法,而 princomp 通常基于特征值分解。这影响了它们在处理数据时的效率和稳定性。 2.在什么情况下应该选择使用 prcomp 而不是 princomp? 当处理的数据集较大,特别是变量数多于观测数的情况下,推荐...
问使用prcomp对R进行PCA (主成分分析)时遇到的问题EN主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。比如我们在进行转录组数据分析的时候，每一个样本可以检测到3万个基因，如果有10个这样的样本，我们如何判断哪些样本之间的相似...
princomp()和principal()使用eigen()分解相关性或协方差矩阵,FactoMineR包的PCA()、vegan::rda()和prcomp则使用svd(),可以同时解对称矩阵或原始数据矩阵。 R中不同函数的PCA分析结果可能有细微的差异,可能是因为计算方差或标准差过程中除以N或除以N-1的差异、某些参数设置不同、使用不同的载荷表或结果标准化方法...
利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图 学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析...
利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图 学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析...
Princomp和prcomp在算法上略有差异。除了分别为特征值分解和奇异值分解外,两者在之前计算协方差的时候标准化的过程存在差异:princomp计算时分母为N,而prcomp分母为N-1。 Rda是vegan包的一个函数,我自己一直用的是rda这个函数来做PCA。虽然简单,但是功能强大。只输入OTU表时做PCA,如果再加上环境因子就做RDA。函数的...
R语言中利用prcomp函数 对基因型数据进行PCA分析 001、plink软件生成raw文件 root@PC1:/home/test# ls outcome.map outcome.ped## maf过滤,并将基因型数据转换为0、1、2的形式root@PC1:/home/test#plink --file outcome --sheep --maf0.01--recode A1> /dev/null; rm *.log *.nosexroot@PC1:/home...
利用prcomp进行PCA分析 pca_data_3 <- prcomp(data_3[,1:3],center=T,scale=T)str(pca_data_3) 上面的代码对data_3数据进行处理,得到新数据,接着查看一下pca_data_3的数据信息摘要。 List of 5$ sdev : num [1:3] 1.067 1.005 0.923$ rotation: num [1:3, 1:3] -0.719 0.3748 0.5853 0.0273...
接下来,我们介绍两个被广泛用于PCA分析的函数,分别为prcomp函数和princomp函数~2)prcomp函数prcomp函数的用法简单,与常规的求取特征值和特征向量不同的是,prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵)采用SVD方法计算其奇异值(原理上是特征值的平方根)。具体的函数参数命令如下:?prcomp 例子如下:#相关矩阵分解iris.pca <- prcom...