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。
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。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。...图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen
相关系数 >dist.lower<as.dist(1pearson_cor)#得到Pearson距离的下三角矩阵 >hc<-hclust(dist.lower,"ave")#聚类分析 > plot(hc...)#聚类画图 > sampleNames <- sub(pattern = "\\.CLL",replacement = "",colnames(eset))#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
cran.us.r-project.org") > library(devtools) > install_github("vqv/ggbiplot") > library(ggbiplot) > data("wine") > wine.pca...<- prcomp(wine,scale. = TRUE) > ggbiplot(wine.pca,obs.scale = 1,var.scale = 1,groups = wine.class,ellipse...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$x) ?...在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的第二个新变量的变化区间...为了最大限度保留对原始数据的解释，一般会用最大方差理论或最小损失理论，使得第一主成分有着最大的方差或变异数 (就是说其能尽量多的解释原始数据的差异)；随后的每一个主成分都与前面的主成分正交，且有着仅次于前一主成分的最大方差
什么是协变量 注意：GWAS中的协变量和一般模型中的协变量是不一样的。...「一般模型：」 y = F1 + F2 + x1 + x2 F1, F2为因子，特点是因子，比如不同颜色（红黄绿） x1，x2为协变量，特点是数值，不如初生重，PCA值等数值 ❝协变量是指数字类型的变量...用anova会打印出方差分析的结果。 上面的例子可以看出aov和lm函数是等价的。 因子和协变量等价 如果我们将Rep变为虚拟变量，然后进行数字变量的回归分析，是什么样的？...❞ 所以，统计课本里面，方差分析和线性回归分析，都是基于一般线性模型（GLM），放到GWAS分析中，就可以解释因子协变量和数字协变量，以及PCA协变量的区别了。...❞ 「下一次推文，讲解如何在plink中构建协变量，包括PCA和因子协变量。欢迎继续关注。」
这是一张PCA图，之前没有接触过，所以去查了一些资料，我这里就不多介绍了，网上资料一大堆，不过看过一些资料后，了解了个大概，涉及到很多知识点，还得去好好研究一下…… 这两好玩的算法（PCA,EFA）...这图就其实很有问题了，normal和tumor几乎分不开，需要详细解读。 3 GEO数据 接下来是GEO数据库数据的下载分析了。...library("factoextra") dat=t(dat)#画PCA图时要求是行名时样本名，列名时探针名，因此此时需要转换 dat=as.data.frame(dat)#将matrix转换为...data.frame dat.pca <- PCA(dat,graph = FALSE) fviz_pca_ind(dat.pca, geom.ind = "point",...') 一张漂亮的图出现了，和原文中的图有点出入，因为大家挑选的基因不一样，但是展现出来的规律是一样的，TCGA的样本跟作者的数据区分的很好，而且organoids的数据也是分的很开，并不用强求细节，掌握处理数据和画图是关键所在
用PCA做为GWAS的协变量，相当于将品种结构考虑进去。它类似将不同品种作为协变量，或者将群体结构矩阵Q作为协变量。 下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算，以及可视化的分析。...很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...3-D PCA图： 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。在数据分析以及生信分析中会经常用到。...本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的主成分分析图。...图 plot(df_pca$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。
导语 气泡图（bubble chart）可用于展示三个变量之间的关系。 背景介绍 气泡图在我们做功能富集的时候最常用到，下面是一个很常见实例。...今天小编给大家介绍一个不同的气泡图画法--mini bubble plots，在比较离散数据时，迷你气泡图允许通过颜色、形状或标签显示比传统气泡图更多的信息。...R包安装 require(ggplot2) require(ggBubbles) require(dplyr) require(tibble) 结果解析 01 两种气泡图比较 在这里，我们展示了在某些具有离散数据的用例中...MiniBubble 图与传统 Bubbleplot 相比的优势。...实例数据： data(MusicianInterestsSmall) head(MusicianInterestsSmall) 传统气泡图 传统的气泡图能够按大小描绘能够演奏爵士乐或古典音乐的吉他手或钢琴手的数量
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 ?...非常重要，提升我们这个数据集的质量！ 去除批次效应 定义：不同平台的数据，同个样品不同实验条件，以及同一个样品不同时间的数据等等都会产生一种batch effect 。...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
使用PCA主要有三个作用： 1). 大大节省后续运行机器学习的时间； 2). 对数据可视化； 3). 降噪。 以下将用sklearn中的手写数据集来看看这三个方面的作用。...可以看到PCA可以大大减少算法的运行速度，但是大大降低了精度。...得到所有的主成分中的方差并作图： # 所有的主成分 pca = PCA(n_components=X.shape[1]) pca.fit(X_train) print(pca.explained_variance_ratio...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...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%）： ?
在上述传播过程中， 分别是正则化的父节点/子节点邻接矩阵；此外，DGP 提出一种对邻居节点的权重分配方式，可以使不同距离的节点产生不同的影响力： ?...文章只在一种类型的节点上研究集体分类问题，而不是在HIN中的所有节点上进行集体分类。因为不同类型节点的标签空间是不同的，假设所有类型的节点共享同一套标签是不合理的。...对每一个邻居节点组成的团体，GI 将其视为一个同构图中的子图进行传播，最终将不同的同构图得到的表示进行拼接得到最终的表示。...G2S的节点编码部分传播过程如下： ? 其中 为关系类型相关的参数。 其二为R-GCN（Relational GCN），就是对不同关系的边提供不同的权重矩阵。...，并设计了一种聚合方式可以同时考虑同层不同节点的交互和不同层统一节点的交互。
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。...让我们通过PCA和PCoA来看一看这样的综合评定是否合理，是否确实依据这9门课把这104个学生合理分配到不同组（每个等级一个组）。 ?...deug的9门课 （1）PCA分析及作图 前文已经介绍了PCA是基于原始数据，所以直接进行PCA分析即可。由于前面已经介绍过散点图的绘制方法，这里不再细讲，PCA分析完毕后我们直接作图展示结果。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【gyx】问了一个pyecharts图像可视化的问题，一起来看看吧。 这个图怎么不能根据不同数据大小显示不同颜色？...这篇文章主要盘点了一个Python图像可视化的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【gyx】提出的问题，感谢【莫生气】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。...------------------- End ------------------- 往期精彩文章推荐： 分享一个批量转换某个目录下的所有ppt->pdf的Python代码 通过pandas读取列的数据怎么把一列中的负数全部转为正数...Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据 Python自动化办公的过程中另存为Excel文件无效？
简介 论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。...简单版本 绘制正态分布的 QQ 图 对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。...下面代码给出三种不同方法构造置信区间的结果。并且使用 viridis 包，对其进行配色修改。...QQ 图 这里先绘制其指数分布的 QQ 图。...读者可以使用其他分布进行拟合，并比较对应的 QQ 图，寻找最合适的分布。 然后把这些 QQ 图 合并到一起，通过可视化直观的进行比较。 这里使用 cowplot[2] 包，将两图进行合并。
PCA是数据降维的经典方法，本文给出了一个将PCA用于图片压缩的例子，并探索了标准化处理（normalization）对PCA的影响。文末还讨论了PCA推导第一主成分的过程。...讲解PCA的文章数不胜数，本文旨在作为一个学习笔记，不对PCA的原理和应用作过多重复的介绍；而是先给出一个将PCA用于图片压缩的例子，从而能够直观地感受PCA的效果；然后结合这个例子对PCA的推导做一些讨论...目录 PCA压缩灰度图片 PCA压缩RGB图片 PCA推导第一主成分 小结 附录：相关代码和参考来源 PCA压缩灰度图片 我们可以将图片看作是一个 （灰度空间）或者 （RGB空间）的数组。...同时，比较上面两幅效果图，我们可以看出：降维前进行标准化处理对PCA效果有明显的提升。 PCA压缩RGB图片 当然，我们也可以直接对彩色图片进行压缩（降维）。...同时，比较上面两幅效果图，我们可以看出：降维前进行标准化处理对PCA效果有明显的提升。 PCA推导第一主成分 上面两小节中，我们了解了降维前对数据进行标准化处理是很重要的。
如果数据差异非常大，有的上亿，有的只有几百，如何在卡片图更好的显示这样的数据？把数据修正同时带有单位是个不错的办法，比如如果数据超过一亿，除以一亿，末尾加个汉字”亿“。...Power BI推出的动态格式可以解决这一问题，把数据进行如下除法处理， Value_修正 = SWITCH ( TRUE (), [Value] >= 100000000, ROUND...这个方法显示效果欠佳，因为单位和数据是相同格式，且水平对齐，下图进行了优化，单位靠右下角，且字体颜色为灰色，与数据进行了很好的区分。...实现方式是为该卡片设置SVG图标，这需要使用2023年6月Power BI新推出的卡片图（不了解可参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图），SVG图标的内容为单位，图标度量值如下： 单位图标...本方法不仅仅用在卡片图，也可以放在表格矩阵条件格式图标： 这个原理可以进行扩展应用，比如卡片左下角放置币种符号，右上角放置辅助指标。
由图，我们用三个维度X,Y,Z去描述这个三维空间中的点。然后，当我们仔细观察这些点后，发现这些点几乎都在如图的蓝色平面上，只有很少的点在蓝色平面外。...由图，我们用2个维度去描述数据点，同时做出线性回归，并将数据点投影到回归线上。实际上，当数据点线性度足够高的时候，我们可以只用一个维度（图中的X）就可以很好的描述数据点的分布。...由上面二维、三维图，我们可以看到，主成分方向上，数据的离散程度更大，或者具体的说：数据点在主成分方向上的方差很大。 那么，为什么方差很大就是主成分，就能更好地描述数据呢？...2_1_2 方差大的好处 借用上面二维空间中的图，想象蓝色的向量是x，与其垂直的向量是y。 数据点分别在X，Y上做投影，很容易发现：X上的投影点离散，Y上的投影点密集。...，再将其和PCA后的模型进行比较，切不可只做PCA后的模型。
并发模型 在 JavaScript 中我们听到最多的词可能就是所谓的“单线程”，所以导致了在 JS 中所谓的异步并行模型和许多后台语言是不同的。...image.png 图片来自修言的小册《前端性能优化原理与实践》 其实关于浏览器中的 EventLoop 这张图都已经足够代表一切了。...Node APi 这是 NodeJs 官方指南中对于事件循环的描述，在深入了解这张图之前我们先来看看 NodeJs 对于浏览器环境来说多了哪些 API 任务。...image.png 正如我们期待的那样对吧，可是如果你多次运行这段代码你就会发现有所不同。（甚至有可能你的运行结果现在就和我不同了） 当我在此运行这段相同的代码时，奇怪的事情发生了。...只不过唯一不同的就是 NodeJs 中针对于 EventLoop 实现一些自定义的额外队列，它是基于Libuv 中自己实现的事件机制。
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