PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的； PCA的理论假设是：方差越大，信息量越大； 拿生信数据来说，大概率上，我们是要看数据的分组情况...，给予矩阵n个移动方向，最后保存了k个移动后的结果； PCA步骤： 1）数据为m行n列的原始矩阵（sample为行，gene为列） 2）矩阵X每一个元素减去该列的均值（中心化） 目的是使所有维度的偏移都是以...： rm(list=ls()) ######数据集可用于测试PCA library("FactoMineR") library("factoextra") data("decathlon2") decathlon2...对比下在R的现成的PCA功能的结果 FactoMineR和factoextra配合做PCA和可视化(下图中图片名为PCA)； prcomp（stats base级别）和autoplot配合做PCA和可视化...(下图中图片名为prcomp)； ######以下是FactoMineR和factoextra的工作： res<-PCA(X = decathlon2.active, scale.unit = FALSE
) [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package] install.packages...(c("FactoMineR", "factoextra")) library("FactoMineR") library("factoextra") #输入的data.frame data(decathlon2...在计算PCA的时候也有很多内置的scale参数，如：FactoMineR包里函数PCA(X, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = TRUE)里面的 scale.unit...= TRUE,则进行标准化，或者 library("FactoMineR") decathlon2.active <- decathlon2[1:23, 1:10] res.pca <- PCA(decathlon2...image.png 我们可以通过这些函数提取需要的数据： get_eigenvalue(res.pca): 提取特征值 fviz_eig(res.pca): 可视化特征值 library("factoextra
factoextra是一个R软件包，可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，其中包括： 主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续（即定量）多变量数据中包含的信息...它以较少的输入产生了基于ggplot2的优雅数据可视化。 它还包含许多便于聚类分析和可视化的功能。...factoextra R软件包可以处理来自多个软件包的PCA，CA，MCA，MFA，FAMD和HMFA的结果，用于提取和可视化数据中包含的最重要信息。...如果您想使用PCA / MCA进行预测并使用ggplot2可视化补充变量/个体在因子图上的位置：那么factoextra可以为您提供帮助。...library("factoextra") data("decathlon2") df <- decathlon2[1:23, 1:10] library("FactoMineR") res.pca <
或者可以借助其他R包快速绘制好看的聚类分析图形。 树状数据/层次数据可视化 又是聚类分析可视化！ R语言画好看的聚类树 R语言可视化聚类树 如何选择聚类的个数呢？ 可以通过R包NbClust实现。...确定最佳聚类个数过程也可以通过非常好用的R包factoextra实现。...不管是哪一种聚类方法，factoextra配合factomineR都可以给出非常好看的可视化结果。...结果可以画出来： clusplot(fit.pam, main = "PAM cluster") plot of chunk unnamed-chunk-20 同样也可以用factoextra包实现可视化...和factomineR包的详细介绍。
关于主成分的理论介绍和R语言代码实现可见前段时间赵西西写的推文：主成分分析。但是后面留了一个小尾巴，如果想对主成分结果进行可视化，那得怎么实现？有没有简便的方法呢？...方法一 使用ggbiplot包[2]中的ggbiplot()函数，该函数 使用ggplot2对主成分进行可视化。...小编最近有幸上了两节线上的R语言数据可视化公益课，把R语言base包以及ggplot语法系统的过了一遍，如果需要补补可视化基础的朋友，可移步我的b站[账号名：庄闪闪]，视频回放已等你多时了?。...方法二 使用FactoMineR包[3]的PCA()函数或者使用基础包的prcomp()函数进行数据降维处理，然后使用factoextra包[4]的fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...包: https://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR/index.html [4] factoextra包: https://cran.r-project.org
昨天的推文介绍了 画点和连线展示主成分分析结果的一个小例子，ggplot2画点和连线展示主成分分析的结果简单小例子 今天的推文介绍一下另外一种选择就是 画点和分组椭圆，就是实现下面这个图的过程 ?...，大家可以自己去看一下 作主成分分析用到的是FactoMineR包中的PCA()函数 作图用到的是factoextra包中的fviz_pca_ind()函数 这两个包如果是第一次使用需要先安装，运行如下命令...install.packages("FactoMineR") install.packages("factoextra") 安装好以后运行如下命令加载 library(FactoMineR) library...(factoextra) 示例数据直接用R语言的内置鸢尾花数据集 iris 第一步是主成分分析 iris.pca <- PCA(iris[,-5], graph = FALSE) 这样主成分分析的结果就直接存储到了...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...) # PCA pca_facto FactoMineR::PCA(iris[,-ncol(iris)], graph = F) # 绘图 factoextra::fviz_pca_ind(...可以发现两个主成分解释了近96%的原始数据。 R中的prcomp函数也可以进行降维，从熟悉R函数的角度出发，尝试复现上述的降维图。...，可以发现和上图中的主成分贡献值是一样的。...FactoMineR的PCA对象 FactoMineR的主成分分析的坐标和贡献值也可以在PCA对象中找到。
；目的是为了找到有共同特征的组，如此便可用较少的组信息表征成千上万的特征信息； RNA-seq中，用前两个主成分（一般来说是前两个）代表不同样本的基因表达的变化，便可将信息呈现在简单的xy点图中，而不需要将每个样本的成千上万的基因信息全部体现出来...下面奉上我在对文章数据进行重现时，使用到的PCA代码： FactoMineR+factoextra 用到的参数的介绍 df[,-ncol(df)]这是对我用于主成分分析的数据的索引，去掉了最后一列的数据...，ncol用于返回数据框的列数，这里 “-” 即表示除去某一列；这里的最后一列，是加进去的分组信息； PCA函数是FactoMineR包中的功能；graph参数设为FALSE后，这里只是保存了主成分分析后的结果...； fviz_pca_ind是factoextra包中的函数，对PCA结果中的individuals（这里是样本）进行作图，df.pca是我们用PCA函数得到的结果； geom.ind即我们把降维后的样本以...是fviz_pca_ind依赖的ggpubr::ggpar()包中的参数，为自己的legend取名，这里取名为'Groups'； library("FactoMineR") library("factoextra
PCA结果可视化 4.1 ggbiplot包 碎石图 biplot 4.2 ggfortify包 4.3 factoextra包可视化 4.3.1 特征值可视化 4.3.2 变量信息可视化...包可视化 FactoMineR与factoextra分别进行PCA分析与可视化，当然factoextra包中函数也可对prcomp、princomp函数结果进行可视化。...library(factoextra) library(FactoMineR) # 利用FactoMineR包中PCA函数进行PCA分析 > wine.pca2 所有组成份上的cos2之和为1，因为cos2为cor的平方，所以也认为是相关性越强，其结果与cor类似。...#cos2是coord的平方，表征特定变量在所有PC上的代表性，某个变量的所有cos2总和为1 library("corrplot") corrplot(get_pca_var(wine.pca2)$cos2
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot...See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa library(FactoMineR) pca.res 的相关性，同一个变量所有cos2的总和是1 res.var$contrib: 变量对主成分的贡献 这几个结果都可以进行可视化。...在所有主成分的总和是1）。...下载会继续给大家介绍如何提取PCA的数据，并使用ggplot2可视化，以及三维PCA图的实现。 factoextra和factoMineR在聚类分析、主成分分析、因子分析等方面都可以使用。
高维数据可视化之主成分分析 在视觉性方面,人类普遍能够感知的是二维和三维空间。对于高维数据的可视化是将高维数据投影到二维或三维空间，去掉冗余属性，同时保留高维空间的数据和特征。...说白了，高维数据的可视化就是使用降维度方法，主要分成线性和非线性两大类，关于非线性的非度量多维尺度分析NMDS见往期文章非度量多维尺度分析（NMDS），关于线性的PCA方法，见往期文章PCA做图最佳搭档...#绘图 > library(factoextra) > library(FactoMineR) > df2<-Enzyme[,3:10] > df2 # A tibble: 36 x 8 MDA...prcomp()：对给定的数据矩阵进行主成分分析，并将结果作为类prcomp的对象返回。 PCA()：是FactoMineR包中主成分分析函数，能够对数据进行降维处理。...fviz_pca_ind():是factoextra包中的函数，能够以散点的形式展现数据分析结果。
高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类，其中线性降维包括主成分分析PCA，多为尺度分析MDS，非矩阵分解NMF等；非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套，tSNE...主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大，在第二个坐标的方差第二大，以此类推。...因此，主成分分析可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。...R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析，使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码...title="")+ theme_grey() + theme( text=element_text(size=12,face="plain",color="black"), #控制所有的文本
一直以来都是需要什么功能，找到有这个功能的包就直接用了，因为我觉得虽然有不同的包可以做同样的事情，但是核心的计算结果肯定是相同的，差别也就在命令参数和结果展示的差异。...就像之前两篇文章： 分析简单 & 出图优雅的R package —— factoMineR & factoextra R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda 都是做PCA，R...自带的stats包里包含princomp，prcomp；vegan包里有rda；factoMineR和factoextra这两个包也有分析和可视化的相应函数。...他们结果的微小差异来源于每个函数内部算法的微小差异，但是核心的思想相同，都可以放心的来做PCA。 当然也不是没有“不好”的R包。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章，但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数，如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数，要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数（绘图可以搭配factoextra...::PCA(graph = F) %>% factoextra::fviz_pca_ind(habillage = group, addEllipses...先直接说结论：FactoMineR的PCA函数默认进行z-score标准化，永远进行均值中心化处理。...另外这里还将row.w转换为了比例值（除以所有权重和），比如有100个样本，那么默认情况下每个样本的权重就是1/100。 减去均值 接下来就是计算每一个基因的均值，然后每个基因各自减去自己的均值。...可以发现这个过程是没有参数控制的，所以FactoMineR的PCA函数一定会进行均值中心化处理。
之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。...R语言主成分分析 R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细) 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图，以及三维PCA图。 提取数据 还是使用鸢尾花数据集。...0.02449161 -0.1421264 -0.8014492 ## Petal.Width 0.5648565 -0.06694199 -0.6342727 0.5235971 在上一篇中提到过，经典的PCA...图的横纵坐标其实就是不同样本在不同主成分中的得分，只要提取出来就可以用ggplot2画了。...scale_fill_aaas()+ scale_color_aaas()+ theme_bw() 3d版 其实就是使用3个主成分，之前介绍过一种3D版：使用R语言美化PCA图，使用方法非常简单，也是在文献中学习到的。
(x) length(unique(x)) > 1 )] #去掉在所有样本里记录都一致的列 n2=n2[,apply(n2,2,function(x) length(unique(x)) < 5 )]...table(n2$prior_malignancy.diagnoses) # no yes #138 13 gp = n2$prior_malignancy.diagnoses library("FactoMineR...") library("factoextra") dat.pca <- PCA(dat , graph = FALSE) p1=fviz_pca_ind(dat.pca, #看看样本和分组是否对应...") library("factoextra") dat.pca <- PCA(dat , graph = FALSE) p1=fviz_pca_ind(dat.pca, #看看样本和分组是否对应...") library("factoextra") pca_list <- lapply(groupl, function(i){ #i = groupl[3] gp = n2[,i] gp
exp=t(dat)#画PCA图时要求是行名时样本名，列名时探针名，因此此时需要转换 exp=as.data.frame(exp)#将matrix转换为data.frame library("FactoMineR...")#画主成分分析图需要加载这两个包 library("factoextra") #～～～主成分分析图p2～～～ dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE) this_title...图时要求是行名时样本名，列名时探针名，因此此时需要转换 #将matrix转换为data.frame exp=as.data.frame(t(assay(rld))) exp[1:4,1:4] library("FactoMineR...")#画主成分分析图需要加载这两个包 library("factoextra") #～～～主成分分析图p2～～～ dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE) p2 可视化
options()$repos install.packages('WGCNA') install.packages(c("FactoMineR", "factoextra")) install.packages...(c("ggplot2", "pheatmap","ggpubr")) library("FactoMineR") library("factoextra") library(GSEABase) library...remove.packages("cli") install.packages("cli") 1.2.3 更新R版本到最新 才注意到自己电脑的R版本太低，可能满足不了学习的需要，因此卸载重新装了最新版本的...解决办法是使用Bioconductor源的安装函数 BiocManager::install("GSVA") 手动安装magick 1.2.4 R学习 #查看所安装的所有R包 installed.packages...CRAN是一个存储了大量R语言扩展包的网络服务器，用户可以通过它来获取需要的扩展包。默认情况下，R语言会使用CRAN的全球镜像源进行扩展包的下载。
基本概念 1.GEO：芯片数据的代表（动物） GSE---一个完整的研究，并提供了整个研究的描述，包括对数据的描述，总结分析。...image-20201115215446070 图中的Dim1~Dim2分别是指主成分1和主成分2， Dim1代表解释数据变化趋势最多的主成分，Dim2则是解释变化趋势第二多的主成分。...括号内的百分比则是代表了不同主成分所能解释数据变化趋势的比例。中心位置的大点代表该组的位置。一个点是一个sample，点距离代表相似性（差异）。 limma包：本质上就是一个R包和里面的函数。...'stringr', 'ggplot2', 'ggpubr', 'factoextra...', 'FactoMineR', 'devtools') Biocductor_packages <- c('GEOquery
（1）R包安装 按需索取，目的不是学会某个具体的R包，而是找所有R包使用的规律。 不需要安装所有的R包，需要哪一个，装哪一个。...hgu133plus2.db" ),ask = F,update = F) options()$repos install.packages('WGCNA') install.packages(c("FactoMineR...", "factoextra")) install.packages(c("ggplot2", "pheatmap","ggpubr")) 满分操作： if(!...#加载以检查是否安装成功 library(ggplot2) library(ggpubr) library(eoffice) library(patchwork) （2）R包加载 library("FactoMineR...") library("factoextra") library(GSEABase) library(GSVA) library(clusterProfiler) library(ggplot2) library
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