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...比如对于R内建数据集iris，可以如下进行PCA分析绘图： local({ dat <- iris[,-5] group <- iris$Species dat %>% FactoMineR...= TRUE, label = "none") }) 绘图如下： 有关于FactoMineR的PCA函数所进行的降维分析，现在关注它的一个问题...：它进行PCA分析时是否对数据进行了标准化处理以及如何设置进行标准化处理？...FactoMineR的PCA函数的帮助文档比较隐晦，只有一个scale.unit参数是用于是否将数据调整为单位方差，看起来和z-score有点关系，其他就不太清晰了，所以我们直接看源码（本文只关注它的z-score
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...) # PCA pca_facto FactoMineR::PCA(iris[,-ncol(iris)], graph = F) # 绘图 factoextra::fviz_pca_ind(...# pca_prcp$sdev转为方差值 # 那么每个主成分的方差值是正比于其对数据降维的贡献值 pca_prcp_contrib pca_prcp$sdev %>% .^2 %>% {....从绘图的角度考虑，可以将这个图上下镜像（造数据）。...FactoMineR的PCA对象 FactoMineR的主成分分析的坐标和贡献值也可以在PCA对象中找到。
PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的； PCA的理论假设是：方差越大，信息量越大； 拿生信数据来说，大概率上，我们是要看数据的分组情况...的过程用我理解的基础函数，做了包装，大家试着理解一下吧： rm(list=ls()) ######数据集可用于测试PCA library("FactoMineR") library("factoextra...对比下在R的现成的PCA功能的结果 FactoMineR和factoextra配合做PCA和可视化(下图中图片名为PCA)； prcomp（stats base级别）和autoplot配合做PCA和可视化..., ncp = 5, graph = FALSE) res$ind$coord###PCA图中采用的坐标 ######fviz_pca_ind对individual绘图，fviz_pca_var对variable...绘图 fviz_pca_ind(res) ######prcomp为stats自带的PCA方法 deca_re<-prcomp(decathlon2.active) #####rotation-包含特征向量的矩阵
-ggbiplot，本文主要针对迷弥小粉丝关于绘制线性PCA图数据处理过程遇到的问题进行记录。...()绘图 > library(factoextra) > library(FactoMineR) > fviz_pca_ind(Enzyme.pca,geom.ind="point",pointsize...04 fviz_pca_ind绘制-2 #数据处理。 我们处理数据的目标是研究在不同的作用时间Time对MDA，LOX等指标的影响。...#绘图 > library(factoextra) > library(FactoMineR) > df2<-Enzyme[,3:10] > df2 # A tibble: 36 x 8 MDA...prcomp()：对给定的数据矩阵进行主成分分析，并将结果作为类prcomp的对象返回。 PCA()：是FactoMineR包中主成分分析函数，能够对数据进行降维处理。
前面给大家介绍过主成分分析 ☞R做PCA主成分分析 今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra，很多SCI文章中都用到了这个R包。...#首先我们需要安装下面这两个R包 install.packages("factoextra") install.packages("FactoMineR") #加载这两个R包 library(FactoMineR...) library(factoextra) 接下来我们查看一下要使用的数据，我们会用R里面自带的一套数据集iris。...Iris也称鸢尾花卉数据集，包含150个数据样本，分为3类（Setosa，Versicolour，Virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性，花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度（Sepal.Length...head(iris) 进行主成分分析 #做PCA分析，第五列为物种，非数值属性需要去除 iris.pca PCA(iris[,-5], graph = T) #绘制主成分碎石图，查看每一个主成分能在多大程度上代表原来的特征
1.名称：ggplot2包 简介：将绘图与数据分离，按图层作图，一个语句代表了一张图；将常见的统计融入了绘图中。...8.名称：ggstatsplot 简介：ggstatsplot能够提供更为丰富信息的包,其实就是画出高质量的图，不需要我们花费过多的精力去调整绘图细节,举个例子，一般的探索性数据分过程析包括数据可视化与数据统计两个部分...21.名称：FactoMineR 简介：FactoMineR是一个计算和绘制PCA的R包。...pca绘图哪家强，FactoMineR一定是N0.1,显示最重要的PC组分，显示那个变量对组分的贡献大，简单搞定。各种PCA分类图，椭圆图简单绘制。 缺点：暂时没得。...24.名称：ggbiplot 简介：如果你觉得FactoMineR绘制PCA有些复杂，那么来试试ggbiplot吧。一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了 。
在 PCA 中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下，新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。...=F) #碎石图,直接把x与rotation绘图，而不标准化 2.3 psych::principal 实际上该principal主要用于因子分析。...PCA结果解释 下文引用chentong的内容 prcomp函数会返回主成分的标准差、特征向量和主成分构成的新矩阵。 不同主成分对数据差异的贡献和主成分与原始变量的关系。 1....主成分的平方为为特征值,其含义为每个主成分可以解释的数据差异，计算方式为 eigenvalues = (pca$sdev)^2 2....每个主成分可以解释的数据差异的比例为 percent_var = eigenvalues*100/sum(eigenvalues) 3. 可以使用summary(pca)获取以上两条信息。
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用广泛的数据降维算法。...) [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package] install.packages...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
今天做PCA分析时，发现了这个ggord包，绘图很给力。利用官方的文档，学习一下。...这其中，我又将PCA相关的分析方法和作图汇总了一下： 分析函数 eigen prcomp princomp FactoMineR::PCA ade4::dudi.pca 还有其它分析，比如冗余分析，MCA...使用prcomp做聚类分析 这里，对数据进行标准化之后，在进行PCA分析。...使用FactoMineR包中的PCA函数进行分析 可以看到，结果一致。...library(FactoMineR) re3 PCA(iris[, 1:4], graph = FALSE,scale.unit = T) summary(re3) ## ## Call: #
前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包factoextra ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一） 主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况...今天我们来讲讲如何展示特征的分布，我们还是使用iris这套数据集 #加载这两个R包 library(FactoMineR) library(factoextra) #做PCA分析，第五列为物种，非数值属性需要去除...iris.pca PCA(iris[,-5], graph = T) #获取样本的主成分分析结果 var pca_var(iris.pca) #查看特征分布 fviz_pca_var...接下来我们可以在展示特征分布的时候根据特征对PC的贡献程度来着色 #根据贡献度着色 fviz_pca_var(iris.pca, col.var="contrib"...参考资料： ☞R做PCA主成分分析 ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）
❝本节来继续进行论文图表复现，主要还是基于「ggplot2」来进行数据可视化 ❞ ❝近期系统整理了一下公众号所写过的一些经典文档，如果需要获取全部代码的欢迎加入小编的VIP交流群，「付费99元，周期一年...character.only=T, quietly=T)) { install.packages(package) library(package, character.only=T) } } 导入数据...df <- read_tsv("F3.xls") PCA分析 pca % column_to_rownames(var="Sample_id") %>% select(-Subtype...,scale. = TRUE) 每个主成分解释的总方差 var_explained pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2) 数据可视化 fviz_pca_biplot(pca,...var_explained[1]*100,2),"%)"), y=paste0("(PC2: ",round(var_explained[2]*100,2),"%)"), title="PCA-Biplot
/ 这个链接介绍的很详细了，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...iris.pca里面了 画图展示结果 最基本的 fviz_pca_ind(iris.pca) ?...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 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？...整个PCA的过程貌似很简单，就是求协方差的特征值和特征向量，然后做数据转换。但为什么协方差的特征向量就是最理想的 k 维向量？这个问题由PCA的理论基础来解释。...另外，由于我们前面PCA算法第一步的时候已经执行对样本数据的每一维求均值，并让每个数据减去均值的预处理了，所以每个特征现在的均值都为0，投影到特征向量上后，均值也为0.因此方差为： ?...2.代码下载 下载地址： https://github.com/jimenbian/PCA loadDataSet函数是导入数据集。 PCA输入参数：参数一是输入的数据集，参数二是提取的维度。...PCA返回参数：参数一指的是返回的低维矩阵，对应于输入参数二。参数二对应的是移动坐标轴后的矩阵。 上一张图，绿色为原始数据，红色是提取的2维特征。 ?
对待数据的正确态度-----处理之前，要先了解它(RNA-seq counts) RNA-seq让我们对样本的了解拓宽到了基因层面（也就是说，我们现在看样本的维度是基因数量 维，10^4级别的维度） But...； 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；需要用normalize后的数据作图哦...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...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") df.pca
今天向大家介绍一个展示主成分分析（PCA）的3D绘图方法。 install.packages("pca3d") #安装包 library(pca3d) 1....例一 metabo是结核病的代谢情况数据 data(metabo) pca <- prcomp(metabo[,-1], scale. = TRUE ) #pca数据要求是一个prcomp对象，或者一个至少有三列的矩阵...#prcomp是主成分分析函数 head(pca) pca3d(pca, group=metabo[,1]) #绘图，根据metabo第一列分组 makeMoviePCA() ##变成动态 2....例二 pca2d( pca, group= metabo[,1] ) #绘制2D 3...., show.centroids=TRUE #显示每个类的中心，以及从每个数据点到相应的形心的线 ) 5.
这里使用鸢尾花数据，给出一个简单的例子。大家可以将自己的数据进行导入（如何导入？可见推文：R数据科学|第八章内容介绍），替换鸢尾花数据。...如果想给不同组别添加分别显示不同颜色，则可以使用参数groups，然后设定为原始数据对应的组别向量（如果你的原始数据没有该列数据，可以自行构造一个向量。）...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。...这里还是以鸢尾花的数据作为例子，沿用方法一的主成分分析结果res.pca。 这个包内部有四个主要绘制主成分结果的函数。.../vqv/ggbiplot [3] FactoMineR包: https://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR/index.html [4] factoextra
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析，进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F...")) options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor") # install.packages(c("FactoMineR...", "factoextra")) library("FactoMineR") library("factoextra") # 数据处理，去掉分组信息 dat.pca PCA(dat[,-ncol...(dat)], graph = FALSE) # 绘制pca图 fviz_pca_ind(dat.pca, geom.ind = "point", #...# 对数据进行归一化 # 因为是按照基因归一化，所以先进行转置，然后再转置回去 n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 对绝对值大于2的数取绝对值2 # 使得最后的数据范围控制在2以内 n[
下面是去年实习生的分享 author: "ylchen" 一、前言 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法...首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...其实，关键是减少数据集的维数，同时还保持数据集贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 （===图===） PCA图一般是在分析前期用来探索不同样本间的关系。.../112-pca-principal-component-analysis-essentials/ rm(list = ls()) library(FactoMineR) library(ggplot2...# 绘图 plt <- ggplot(pcaScores, aes(x = PC1, y = PC2, colour = Grade)) + geom_point(size = 1.5) +
推荐好文PCA的数学原理 本文将会用Python来实现PCA，帮助更好的理解 视频地址：https://www.youtube.com/watch?...获取数据 我们用的数据是150个鸢尾花，然后通过4个维度刻画 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' import...mean=0 and variance=1 的数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler X_std = StandardScaler()....的核心：计算特征值和特征向量 列举下目前我们的状态 我们有150个4维的数据，组成了 4 * 150的矩阵 X 假设 C = 1/150 * X * T(X), 则C是一个对称矩阵，而且是 4 * 4...，达到了降维度的目的，我们可以使用scikit-learn中的方法快速的实现： from sklearn.decomposition import PCA as sklearnPCA sklearn_pca
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