大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 主成分分析 主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。...该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。...根据需要从中选取比原始变量个数少的几个新变量，这些新的变量就是所谓的主成分，它们能够充分解释原始数据的变化。因此，主成分分析法本质上是一种降维方法，也多被用于高维数据的降维处理。...在主成分的选取上，对应的特征值大小是一个重要衡量因素，普遍的做法是保存特征值要大于1的主成分，舍弃特征值小于1 的主成分，因此最终的主成分个数会小于指标个数n。...其他实现方式 最近笔者还简单研究了一下Python实现主成分分析（PCA）降维的代码，和matlab相比各有特点，感兴趣的同学可以了解一下。
相关系数 >dist.lower的下三角矩阵 >hc<-hclust(dist.lower,"ave")#聚类分析 > plot(hc...)#聚类画图 > sampleNames PCA分析 > groups <- factor...CLL7 progres. 23 CLL8 progres. 24 CLL9 stable 从上述列表信息可知稳定组和恶化组，从聚类分析可知，稳定组和恶化组根本就不能很好的分开...，理论上，如果两组数据总体上是分开的，说明导致癌症从稳定到恶化的因素起到主导作用。...通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
多分组的PCA图和top基因热图在转录组和蛋白组的差异分析中，我们常常在质控阶段需要做一下样本的PCA图和标准差top 基因的表达，来评价组内差异和组间差异。...以前主要做的二分组的比较，要想把多个分组的信息放在一张PCA图或者热图上，只需修改下Group值就行。...图----Group 图---- g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),200)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap...) dev.off()主要不同在Group上，正则表达式解释sub("
坐标轴PC1/2的数值为总体差异的解释率； 图中点代表样品，颜色代表分组，图例在顶部有三组； 椭圆代表分组按默认68%的置信区间加的核心区域，便于观察组间是否分开； 箭头代表原始变量，其中方向代表原始变量与主成分的相关性...若不用ggbiplot画图，采用plot绘制，如下，怎么选择应该不用我多说了 > plot(wine.pca$x) ?...在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的第二个新变量的变化区间...这样我们把利用原始数据解释样品的差异转变为利用新变量解释样品的差异。...为了最大限度保留对原始数据的解释，一般会用最大方差理论或最小损失理论，使得第一主成分有着最大的方差或变异数 (就是说其能尽量多的解释原始数据的差异)；随后的每一个主成分都与前面的主成分正交，且有着仅次于前一主成分的最大方差
基本上你使用我教程的标准数据分析代码，从下载到表达矩阵，走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等，肯定可以出对应的图表。...中间的PCA图，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的...这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。.../articles/s41467-021-23545-7 ， 是4个分组，是两种性别，加上各自的处理前后，处理这样的表达量矩阵后得到PCA图如下所示: 4个分组的表达量矩阵后得到PCA图 文献里面的介绍是...可以看到第一主成分可以完美的区分性别，而且可解释度高达 63%，然后呢，第二个主成分确实是可以区分处理与否，但是在左边的male组内可以更好的区分。 现在，你知道如何描述你的主成分分析结果了吗？
这是一张PCA图，之前没有接触过，所以去查了一些资料，我这里就不多介绍了，网上资料一大堆，不过看过一些资料后，了解了个大概，涉及到很多知识点，还得去好好研究一下…… 这两好玩的算法（PCA,EFA）...这图就其实很有问题了，normal和tumor几乎分不开，需要详细解读。 3 GEO数据 接下来是GEO数据库数据的下载分析了。...library("factoextra") dat=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 dat=as.data.frame(dat)#将matrix转换为...data.frame dat.pca PCA(dat,graph = FALSE) fviz_pca_ind(dat.pca, geom.ind = "point",...') 一张漂亮的图出现了，和原文中的图有点出入，因为大家挑选的基因不一样，但是展现出来的规律是一样的，TCGA的样本跟作者的数据区分的很好，而且organoids的数据也是分的很开，并不用强求细节，掌握处理数据和画图是关键所在
PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
今天解读的论文发表在 NeurIPS2020，它从全新的角度打开GNN黑箱模型。从贝叶斯学派的代表方法——概率图模型的角度对图神经网络加以解释。...给定一个要解释的预测，PGM-Explainer 能够识别关键的图组件，并以近似于该预测的概率图模型的形式生成一个解释。...这意味着生成的概率图模型包含了完美映射中编码的被解释预测的所有统计信息。 PGM-Explainer 在节点分类和图分类任务上都获得比较好的解释预测结果。...2.3 概率图模型作为 GNN 的解释域 这一部分主要介绍概率图模型的特点，以及为什么将其用于作为GNN的解释器。 选择一个合适的解释域 对于解释器的质量至关重要。...fig9 图5(a)给出了两个解释的例子，红框内是每种解释方法生成的解释节点；可以看出 PGM 给出的解释节点和 superpixel 最匹配； 图5(b)是10个用户根据他们主观意识，评估红框内节点对
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，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...图 plot(df_pca$x[,1], df_pca$x[,2]) ?...3.2 ggplot2 绘制PCA图 1) Species分颜色 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species))+ geom_point() ?...好了 ，更改数据集即可以自己动手绘制PCA了，生信分析得到的PCA的结果直接绘制即可。
PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： image.png 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
我一直强调，做表达矩阵分析一定要有三张图，见：你确定你的差异基因找对了吗？ ，基本上看到这3张图，就明白问题出在哪里了。...PCA图如下 ? all_samples_PCA 发现问题： 正常组和处理组间靠得很近，可以看出两者间差别不大。但根据我们常识，处理前后细胞表达量应该会有变化的。 热图如下 ?...如何检测是否存在批次效应：PCA图或者热图 PCA图：看组间中心点之间的距离，若离得远则说明分组间差异大，否则差异小 热图：每列代表样本，每行代表基因。观察色块间的颜色差别是否明显。...ex_b_limma 这个去除批次效应的PCA图。校正之后，可以很明显看出两组的差别，证明去除批次效应是有效的。...校正前后top200_DEG2热图比较，也发现弱化了组内差别，凸显出组间 这样，就可用新的矩阵和差异基因进行下一步分析了 总结 挖掘数据集前，务必做好PCA图与热图的检查，观察组间是否有差异，以此确定分组是否正确
引出简介：CATIA二次开发VBA入门——语法、名词等的解释本篇博客文章分享一些CATIA vba基础相关的代码，包括On Error错误控制，执行字符串代码，执行宏，CATIA选择文件并打开，轴系的设定选择...，if语句的简写，参数可有可无等判断那一句有错误采用On Error 包住可能有错误的代码，然后输出错误的number属性，就可以找出哪一行代码出的错Sub errtest()On Error Resume...NextDim A As StringA = "STRING"'MsgBox "我是中国人"MsgBox Err.NumberEnd Sub执行字符串代码CAITA的函数，可以用来执行字符串定义的代码段...，通过输入数字进行激活对应的窗口if写在一行，冒号可以用来连接两个语句装配体零件加载caita装配体的操作Sub CATMain()MsgBox "Select what part you want to...arr(1) - view1.xAxisDataymin = arr(2) - view1.yAxisDataymax = arr(3) - view1.yAxisDataEnd Sub总结CATIA二次开发
这样我们把利用原始数据解释样品的差异转变为利用新变量解释样品的差异。...这种投射方式会有很多，为了最大限度保留对原始数据的解释，一般会用最大方差理论或最小损失理论，使得第一主成分有着最大的方差或变异数 (就是说其能尽量多的解释原始数据的差异)；随后的每一个主成分都与前面的主成分正交...主成分的平方为为特征值,其含义为每个主成分可以解释的数据差异，计算方式为eigenvalues = (pca$sdev)^2 每个主成分可以解释的数据差异的比例为percent_var = eigenvalues...指导选择主成分的数目： 选择的主成分足以解释的总方差大于80% (方差比例碎石图) 从前面的协方差矩阵可以看到，自动定标(scale)的变量的方差为1 (协方差矩阵对角线的值)。...待选择的主成分应该是那些方差大于1的主成分，即其解释的方差大于原始变量（特征值碎石图，方差大于1，特征值也会大于1，反之亦然）。
作者： 烟雨寒云 介绍：程序由QAQ_CORE（可能是最可爱的PHP框架了）强力驱动，图片使用Github仓库存储，由JSDelivr提供全球CDN加速服务，温馨提示：本程序仅用来学习交流，作者不对使用该程序所造成的任何后果负责...设置运行目录为/Public,然后配置伪静态，Apache无需配置，nginx伪静态规则在程序根目录有个nginx.txt，复制规则配置即可，之后给所有目录777权限，然后配置/App/Database.php内的数据库信息
降到二维会丢失太多的信息，所以我们可以用sklearn中的explained_variance_ratio_参数来看前多少个轴的可解释方差。...这样我们可以看到有多少维度的时候就有多少累积的可解释方差。...不过sklearn提供了更方便的方法，其实在PCA()中可以直接传入这个百分比： # 在PCA中我们可以传入多少的可解释方差, eg. 0.95 # 并且可以看到，28维的时候就有0.95了 pca...= PCA(0.95) pca.fit(X_train) pca.n_components_ 会输出28， 即前28维即可解释95%....降噪 这个是比较常用的方法，PCA丢掉的一部分特征其实也许是噪声，将这些噪声丢掉会增加模型的准确性。比如说如上的手写数据加上一部分噪声，那么可视化之后： ? 但是PCA降维之后（取50%）： ?
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来复现「ISME」上的一张CCA分析的图，作者在常规CCA分析图上加上了一下新的元素使得整体看来有些许特别之处；下面小编就来简单复现一下，数据为随意构建无实际意义。...❞ 原文 High speciation rate of niche specialists in hot springs 原图 复现图 加载R包 library(tidyverse) library...factoextra) library(RColorBrewer) library(ggh4x) library(cowplot) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") PCA
其实不论是PCoA还是PCA图均是用散点图来展示结果PCoA和PCA的结果，PCoA和PCA准确来讲是数据降维分析方法。...PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。 ?...PCoA与PCA都是降低数据维度的方法，**但是差异在在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。...= FALSE, center = deug$cent, scan = FALSE) #坐标轴解释量（前两轴） pca_eig pca$eig)[1:2] / sum(pca$eig) #...tab.dist<-vegdist(tab,method='euclidean')#基于euclidean距离 pcoa<- dudi.pco(tab.dist, scan = FALSE,nf=3) #坐标轴解释量
由于图结构的不规则性，现有的解释方法难以适用于图神经网络。...相关的帖子 在过去的一个月里，TDS上出现了一些关于可解释AI的帖子。他们中的一些人提供了一些实际的例子来帮助你开始解释AI。如果你想了解更多关于可解释性人工智能的知识，这里列出了几篇文章。...然而，当涉及到图神经网络(GNN)时，事情就变得有点棘手了。与cnn所操作的高度规则网格不同，图结构的不规则性带来了许多挑战。...例如，我们可以很容易地解释上述CNN模型的解释，但是对于一个图来说，类似的节点级解释就不容易形象化和解释。 在下一节中，我们将通过最近关于gnn[1]可解释性的综述来了解每一组方法的主要思想。...分解方法:将预测分解为几个项，每个项作为相应输入特征的重要度得分。 ? 生成方法:学习根据待解释的GNN模型生成获得最佳预测分数的图。 什么是GNN最好的解释方法?
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