主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。例如，使用PCA可将30个相关（很可能冗余）的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能...
PCA主成分分析原理及分析实践详细介绍
主成分分析简介 主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能...
利用ggplot2从0开始绘制PCA图
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。在数据分析以及生信分析中会经常用到。 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘...
主成分分析（PCA）原理
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到...
LDA分析、作图及添加置信-ggord
线性判别分析LDA 线性判别分析，英文Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，在...
t-SNE聚类算法实践指南
大数据文摘作品 编译：寒小阳、蒋宝尚、Sheila、赖小娟、钱天培 假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不...
主成分分析（PCA）原理详解
一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究...
利用GCAT做主成分分析（PCA）
做pca大体思路： snp raw data——转成plink二进制格式——然后用gcta生成matrix——然后用R作图 1、转二进制文件，先说把raw data转成plink的bfile二进制格式...
R语言多元分析
A. 主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第...
主成份分析（PCA）在生物芯片样本筛选中的应用及在R语言中的实现
主成份分析方法可以对基因芯片的样本聚类情况进行可视化，可获得样本在实验组和对照组之间的直观分布情况，从而便于对异常样本进行检测和去除，否则异常样本的存在将会对差异基因的鉴定等后续分析造成不利影响。下面...