pca$loading #特征向量,回归系数 wine.pca$score screenplot(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 psych::principal 实际上该principal主要用于因子分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model_pca<-psych::principal(iris[,-5...
在第一主成分之后,曲线的斜率开始明显变缓,表明后续主成分对变异的解释贡献逐渐减小。这进一步支持了之前通过summary(PCA)得到的结论,即前几个主成分已经足够概括原始数据的变异情况。 结合summary(PCA)和碎石图的结果,我们可以确定保留的主成分数量,以便在后续分析中使用这些主成分代替原始变量,实现数据的降维和简化。...
# PCA得分图fviz_pca_ind(res.pca,mean.point = F, # 去除分组的中心点,否则每个群中间会有一个比较大的点label = "none", # 隐藏每一个样本的标签habillage = iris$Species, # 根据样本类型来着色palette = c("purple","orange","blue"), # 三个组设置三种颜色addEllipses = TRUE, # 添加边界线el...
在第一主成分之后,曲线的斜率开始明显变缓,表明后续主成分对变异的解释贡献逐渐减小。这进一步支持了之前通过 summary(PCA) 得到的结论,即前几个主成分已经足够概括原始数据的变异情况。 结合summary(PCA) 和碎石图的结果,我们可以确定保留的主成分数量,以便在后续分析中使用这些主成分代替原始变量,实现数据的降维和简...
data(wine) #三种葡萄酿造的红酒品质分析数据集wine.pca<-princomp(wine,cor=T,scores=T) #默认方差矩阵(cor=F),改为cor=T则结果与prcomp相同summary(wine.pca) #各主成份的SVD值以及相对方差wine.pca$loading #特征向量,回归系数wine.pca$scorescreenplot(wine.pca) #方差分布图biplot(wine.pca,scale=F) ...
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法,起到数据约减和集成的作用。在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度...
代谢组学中的数据分析方法,包括t检验、火山图、pca分析等,以及如何筛选重要代谢物。01:11:15 数据分析方法选择与结果解释 01:15:29 代谢物贡献度与荷载图分析 01:16:49 代谢物筛选与成分差异分析 关于代谢物分析的一些内容,包括loading plot、PLSDA、VIP等概念和图形的展示。01:17:18 ...
screeplot(PCA,type="lines")# 碎石图是一种可视化工具,用于展示每个主成分解释的变异比例。在图中,每个点或线段的高度代表对应主成分解释的变异比例。通过观察碎石图,我们可以直观地看到哪些主成分对数据的解释贡献较大,以及何时达到一个“拐点”,即后续主成分对变异的解释贡献开始显著下降。
wine.pca$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 psych::principal 实际上该principal主要用于因子分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
PCA分析中需要用到几个常用参数,标准化(scale)、特征值(eigen value)、特征向量(eigen vector)、载荷(loading)、得分(score): 1)标准化 如果是针对环境因子,各变量之间存在不同量纲,标准化可以较好地解决这个问题;其次,有些数据的数值比较大,标准化后可以较好地避免较大的数值对主成分的贡献过大。尽管如此,标准...