PCA：详细解释主成分分析

最新推荐文章于 2023-02-16 10:01:58 发布
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本文介绍了一个 优快云 博客的链接，虽然具体内容未直接给出，但通常涉及软件开发、编程技巧等方面的知识分享。该博客可能包含代码示例、最佳实践等内容。
TASSEL5进行GWAS主成分分析
沉香best的博客
01-20 2621
主成分分析，又名PCA分析。本文以软件示例文件mdp_genotype为例，进行主成分分析如下所示：
python pca主成分分析
qq_40107571的博客
11-22 1988
python pca主成分分析
EIGENSTRAT计算PCA的显著性
weixin_30896511的博客
07-10 1625
之前我写过一篇文章群体遗传分析分层校正，该选用多少个PCA?，里面提到可以通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分，后续就可以将显著的主成分加入协变量中。 这篇文章主要是讲如何通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分。 1下载安装EIGENSTRAT 1.1 下载 下载地址：https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/EIGENSOFT...
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
Forlogenの解忧杂货铺
03-17 3486
维度灾 在学习PCA之前我们需要明白为什么要使用它？或者说为什么需要进行降维？首先我们需要了解一下什么是维度诅咒？ 维度诅咒是指当数据集的维度增加时，数据将变得极其稀疏，使得对于聚类、离群点分析等关心的关于两点的距离、密度等信息变得失去意义，而且子空间的组合也会呈指数增长。 如果我们在一个单位平面（1*1的正方形）中随机选择一个点，它距离边界的距离小于0.001的概率只有大约0.4%；但是在一个1...
主成分分析（PCA）原理详解
lingchuxiao的博客
01-17 726
https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80632779
TASSEL 关联分析软件最新版本
05-16
做功能基因定位的生物狗基本都知道，经过10来年的发展，关联分析与连锁分析一样，已经成为一项基本工具，广泛应用于动植物功能基因挖掘中。在动植物（尤其是植物）的关联分析中，TASSEL软件是最早出现的开源软件，相对于其他软件，TASSEL也是使用的最广泛的
精选资源
PCA：详细解释主成分分析.pdf
05-12
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据预处理和降维的技术，尤其在人工智能领域中有着重要地位。PCA通过线性变换将原本高维的数据映射到低维空间，同时尽可能保持数据集内的信息最大化，即保留最大的方差。这一过程...
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pcp的rpca的matlab的代码-onlineRPCA:在线鲁棒主成分分析
05-23
批处理和在线健壮PCA（健壮主成分分析）实现和示例（Python）。 此处提供了对matlab的翻译。 基于主成分追踪（ RPCA-PCP ）的鲁棒PCA是最流行的RPCA算法，它通过求解主成分追踪将观察到的矩阵M分解为低秩矩阵L和稀疏...
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PCA2d:二维主成分分析-matlab开发
05-29
该程序计算点在平面中的平均位置，主轴倾斜角和主方向上的标准偏差。 该程序的理论背景在技术说明中给出： ...
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PCA 和 ICA 包：实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)-matlab开发
05-29
该包包含实现主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA) 的函数。 PCA 和 ICA 在此包中作为函数实现，并包含多个示例来演示它们的使用。 在 PCA 中，多维数据被投影到对应于其几个最大奇异值的奇异向量上。 这种操作...
Tassel用户手册中文版
12-29
Tassel中文用户手册.虽然自从 2001 年开始公开发行以来 TASSEL 已经发生了相当大的变化，但是它的主要 功能仍然是为研究表现型和基因型之间的关系提供工具[1]。 TASSEL 的功能有：关联研究， 评价进化关系，分析连锁不平衡，主成分分析，聚类分析， 估算缺失数据，数据可视化。 TASSEL 的开发由玉米遗传学和基因组学的一个课题组领导，因此这个软件的设计和计算上 的优化都是为了解释很多植物和育种情况中存在的生物学现象。 与人类遗传学相比，很多作 物在核苷酸水平和结构变异上都是非常多样的（多样性比人类大 10 – 50 倍），近交和大的家 系也是常见的，并且全基因组预测正在日益应用于现实世界的问题。 这些生物学的差异导致 一些不同的优化，这些优化对作物之外的很多生物学系统也有用处。
r语言主成分分析_主成分分析与聚类分析 | R语言实现
weixin_39799825的博客
12-08 1006
#### 用数据框形式输入数据X<-data.frame( x1=c(2959.19,2459.77,1495.63,1046.33,1303.97,1730.84,1561.86,1410.11,3712.31,2207.58,2629.16, 1844.78,2709.46,1563.78,1675.75,1427.65,1783.43,1942.23,3055.17,20...
数据差异分析_TCGA数据差异分析整理
weixin_30096975的博客
01-13 2907
TCGA数据差异分析整理安装软件对于差异基因我们有三个R包，DESeq，edgeR，和limma包，三个包都可以，作者更倾向于DESeq包，这个包也太慢了，建议睡前跑，醒了就跑结束了if(!require(ggplotify))install.packages("ggplotify")if(!require(patchwork))install.packages("patchwork")...
PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据
热门推荐
悟道西方
01-18 1万+
一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下，更多见博客)，今天就用数据来实际操练一下。 在生信宝典公众号后台回复**“PCA实战”**，获取测试数据。 一、PCA应用 # 加载需要用到的R包library(psych) library(reshape2) library(ggplot2)library(factoextra) 1. 数据初始化 # 基因表达数据 ...
TCGA差异表达分析|2022.5.1更新
Squirrelity的博客
04-18 8147
一、加载对应的R包 这里用到五个包： library("TCGAbiolinks") library("plyr") library("limma") library("biomaRt") library("SummarizedExperiment") 光下载都费了不少功夫www，下面把install代码放出来(｡･∀･)ﾉﾞ直接install.packages()日常失败我就不说了 #plyr下载 唯一可以直接install的包啊哈哈 install.packages("plyr") #tccgbio
R语言零基础基因/数据差异分析（一）
Frms的博客
07-15 1万+
文章目录介绍环境搭建软件下载结果展示基因数据下载流程基因数据处理利用GEO分析绘制拟火山图 注意，本 系列 有连贯性，每一步都很详细，每一步都很重要，请耐心读完！！ 介绍 本系列文主要依据真实论文制图流程，详细说明制图过程， 其中包括： 1. 基因数据下载 2. 制图所需数据格式 3. 火山图制作流程 4. 聚类热图制作流程 环境搭建 软件下载 移步至此学习 结果展示 基因数据处理 注意删除末行注释 基因数据下载流程 以GSE137578基因为例，先下载 如图所示文件，并解压如图。
R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类
hu397313168的博客
02-16 9472
EFA和PCA的区别在于：PCA中的主成分是原始变量的线性组合，而EFA中的原始变量是公共因子的线性组合，因子是影响变量的潜在变量，变量中不能被因子所解释的部分称为误差，因子和误差均不能直接观察到。从上面的结果观察到，PC1即观测变量与主成分之间的相关系数，h2是变量能被主成分解释的比例，u2则是不能解释的比例。注意此结果与princomp函数结果不同，princomp函数返回的是主成分的线性组合系数，而principal函数返回原始变量与主成分之间的相关系数，这样就和因子分析的结果意义相一致。
CCA分析图如何解读_如何解读 SIMCA 主成分分析（PCA）的结果？
weixin_39585070的博客
11-21 1万+
现在越来越多的同学在使用 SIMCA 软件来进行主成分分析了，这个软件的好处就是可视化界面方便，出图也还可以。但是也遇到很多同学不太理解得到的一些结果，所以这里我就以自己的一些经验和查询的资料来帮大家入个门吧！！ 主成分也许不是你想象中的那个主成分在最开始接触到主成分分析（Principal Component Analysis）的时候，我想很多同学都和我有一个疑问：主成分分析，到底...
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