在进行生物信息学分析的过程中，经常需要通过计算得到一些连续变量的相关性矩阵，这种相关系数可以通过R语言自带的cor函数得到，但是R并没有对矩阵提供可视化方法。最近小编在阅读文献的时候发现了一些漂亮的相关性图，在这里分享给大家。同时我们也一起学习一下如何才能绘制出像高分文章中一样漂亮的相关性图！
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上，并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下，我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中，我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后，我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
您必须了解您的数据才能从机器学习算法中获得最佳结果。
在本文中，我们将建立一个机基于标普500指数夏普与相关矩阵的数据集，展示不同的场景。这是一个包含3类100×100相关矩阵的数据集：
相关矩阵图既可以分析每对变量之间的相关性，也可以分析单变量的分布情况。相关性以散点图的形式可视化，对角线用直方图/密度图表示每个变量的分布。
帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度，还揭示了世界各地不同的裁员文化。
许多经济物理学家已经注意到，利用股票（或其他资产）收益估计的经验相关矩阵构建的网络leaves的投资组合，与对同一股票估计的经验协方差进行最小方差优化所得到的投资组合非常相似。
在我们做绩效分析的时候，我们并不是单单的对员工的年度 的绩效做分析，我们更要去做绩效的相关分析，我们需要找到和绩效相关的能力的维度，也就是说那些绩优的人员和那些能力相关，这样我们就可以针对这些和绩效相关的能力维度去做提升，更好的针对个人的能力去做绩效的分析
相关矩阵显示相对大量连续变量之间的相关系数。 然而，虽然R提供了一种通过cor函数创建这种矩阵的简单方法，但它没有为该函数创建的矩阵提供绘图方法。ggcorr函数提供了这样的绘图方法，使用ggplot2包中实现的“图形语法”来渲染绘图。 在实践中，其结果在图形上接近于corrplot函数的结果，这是优秀的arm包的一部分。
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。
学生成绩分析是教育领域中非常重要的一项工作，通过对学生的成绩数据进行深入分析和可视化，可以帮助教育者更好地了解学生的学习情况，发现问题，并采取相应的措施进行教学改进。在本项目中，我们将使用Jupyter Notebook作为数据分析的工具，通过Python的强大库进行学生成绩的分析和可视化，从而为教育工作者提供有价值的参考。
程序员总喜欢说：「Talk is cheap，show me the code」。
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
为了从机器学习算法中获取最佳结果，你就必须要了解你的数据。
PSD锥（协方差矩阵的集合）的黎曼几何形状非常好理解，大家可以参考下面的两个课件：
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。
最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法
由于变量之间的许多相关性很高，因此认为法官可能会混淆某些变量，或者某些变量可能是多余的。因此，进行了因素分析以确定较少的潜在因素。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
K-L 变换的目的: 对输入的向量 x，做一个正交变换，使得输出的向量得以去除数据的相关性
最近看了很多的关于因子分析的资料，整理出这篇理论+实战文章分享给大家。后续会出一篇PCA主成分分析的文章，将主成分分析和因子分析两种降维的方法进行对比。
自iDIRECT方法的文章在今年出现以来，已经有若干公众号进行了解读。但全都集中于结果，而对我最感兴趣的方法部分都不涉及。本文主要从方法部分进行介绍。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说因子分析过程_怎么得出公因子stata,希望能够帮助大家进步!!!
我们注意到相关系数分布中的两种模式：数据中可能存在两种市场机制；在方差说明的分布中也是如此（因为由第一个主成分分析PCA解释的方差百分比与平均（绝对）相关性是相同的）。这两种模式也可以在MST统计信息分布中找到。条件编号和行列式的分布严重偏右（有一些离群值）。如果同时使用基本线性回归，则要注意。
公众号第一次介绍Marcos Lopez de Prado，则是来自他一篇论文：《The 7 Reasons Most Machine Learning Funds Fail》，公众号进行了解读，详见：
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 所以本次文末开放拉群小助手给大家帮忙入群跟作者团队面对面沟通哈。
大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。本文提出了一种研究方法，将平均大脑活动和功能连接(FC)的变化建模为能够在不同的时间相互发生。本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。
数据集中的变量之间可能存在复杂且未知的关系。重要的是发现和量化数据集的变量相关的程度。这些知识可以帮你更好地准备数据，以满足机器学习算法的预期，例如线性回归，其性能会随着这些相关的出现而降低。
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默认网络(DMN)在人脑功能网络中扮演者极为重要的角色，一个关于它的重要问题是，默认网络是否会通过网络的动态重组来编码关于环境变化的信息? 想对这个问题进行研究是很困难的，因为功能连接的模式反映了刺激
磁共振成像（MRI）的血氧合水平依赖性（BOLD）信号之间的相关性被用来推断不同脑区之间的功能连接，但它们无法描述白质是如何参与大脑网络的。最近，有证据表明，白质中的BOLD信号可以被可靠地检测到，并受到神经活动的调节。我们引入了来自每对灰质（节点）和白质束（边缘）的BOLD信号之间的三方相关性（连接），以定义通过每个白质束的配对灰质连接。例如，使用来自公开数据库的MRI图像，我们发现三方连接受到年龄的影响。通过整合来自白质的功能MRI信号作为网络分析的第三个组成部分，可以获得更全面的脑功能描述。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时，我们需要明白，现在我们不仅要预测单变量波动率元素，还要预测协方差元素
人类的大脑运作在大范围的功能网络中。这些网络是不同脑区域之间时间相关活动的表现，但全局网络特性和单个脑区神经动力学的关系仍然不完全清楚。本文展示了大脑的网络体系结构与神经正则性的关键时刻紧密相连，这些时刻表现为功能性磁共振成像信号中的自发“复杂性下降”，反应了脑区之间的功能连接强度，促进了神经活动模式的传播，并反映了个体之间的年龄和行为差异。此外，复杂性下降定义了神经活动状态，动态塑造了脑网络的连接强度、拓扑配置和层次结构，并全面解释了脑内已知的结构－功能关系。这些发现描绘了一种原则性的神经活动复杂性体系结构——人类的“复杂组”，它支撑着大脑的功能网络组织。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
本篇文章分享 ICML 2022 论文『Understanding The Robustness in Vision Transformers』，NUS&NVIDIA 提出完全注意力网络 FAN，在分类、检测、分割多个CV任务上SOTA，代码已开源！
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列 的第三篇文章。 【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。 【二、简单实例】 现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价
关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实，对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图，但是一直进展缓慢。这几天，擂台赛似的相继出来了几种画法：“坐标法”，“python法”（原谅我也不知道用的什么法），“拼接法”，原图的效果大致都出来了：
相关系数的计算大家都不陌生，那么如何让相关系数转变为可视化的结果成为大家比较头疼的事情，今天我们来介绍下R语言中相关系数的可视化实现方法。
本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。
本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择：
在现代组织管理中，员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。了解员工的满意度水平以及影响满意度的因素对于提高员工工作动力、维护组织稳定与发展具有重要意义。
在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。
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