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R可视乎｜主成分分析结果可视化

简介 主成分分析法是很常用的一种数据降维方法[1]。该方法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。...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。...使用prcomp()进行主成分分析，然后将结果保存到res.pca变量中。之后使用ggbiplot()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。

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主成分分析（PCA)在R 及 Python中的实战指南

为了操作上的理解，我也演示了在R使用这个技术并带有解释。 注意： 要理解本文的内容，需要有统计学的知识。 什么是主成分分析？...在这样的情况下，选取一个捕捉到尽可能多信息的预测值子集p（p<<50）是一个明晰的办法。接着在得到的低维度空间绘制观察结果。 下图显示了利用主成分分析从高维度（三维）数据到低维度（二维）数据的转换。...在Python & R中应用 主成分分析方法 （带有代码注解） ▼ 要选多少主成分？我可以深入研究理论，但更好是用编程实战来回答这一问题。...让我们在R中做一下： #加上带主成分的训练集 > train.data <- data.frame(Item_Outlet_Sales = train$Item_Outlet_Sales, prin_comp...我保证你在上传解决方案后不会对你的分数排行榜感到高兴。试试用下随机森林。 对于Python用户：为了在Python中运行主成分分析，只需从sklearn库导入主成分分析。

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R语言主成分分析

在医学研究中，为了客观、全面地分析问题，常要记录多个观察指标并考虑众多的影响因素，这样的数据虽然可以提供丰富的信息，但同时也使得数据的分析工作更趋复杂化。...例如，在儿童生长发育的评价中，收集到的数据包括每一儿童的身高、体重、胸围、头围、坐高、肺活量等十多个指标。怎样利用这类多指标的数据对每一儿童的生长发育水平作出正确的评价？...今天只是小试牛刀，后面会为大家带来更加详细的主成分分析可视化。 加载数据 使用R语言自带的iris鸢尾花数据进行演示。...R自带的PCA 主成分的实现可以通过分步计算，主要就是标准化-求相关矩阵-计算特征值和特征向量。 R中自带了prcomp()进行主成分分析，这就是工具的魅力，一次完成多步需求。...，我推荐知乎上的一篇文章：主成分分析各类术语的白话解读[1] 结果可视化 默认的主成分分析结果可视化： biplot(pca.res) 碎石图可以帮助确认最佳的主成分个数，可以使用默认的screeplot

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R语言主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...用户可以输入原始数据矩阵或相关系数矩阵列到principal()和fa（）函数中，若输出初始结果，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值； （2）选择因子分析模型。...此处，输入的是没有ONT变量的原始，并指定获取一个未旋转的主成分。由于PCA只对相关系数矩阵进行分析，在获取主成分前，原始数据将会被自动转换为相关系数矩阵。...各成分的方差解释度趋同，准确来说，此时应该称它们为成分而不是主成分。 （4）获取主成分得分 利用principal（）函数，很容易获得每个调查对象在该主成分上的得分。...lcda包可做潜类别判别分析，而lsa可做潜在语义分析----一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法（MDS）计算工具。

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主成分分析和因子分析在SPSS中的实现

/8.455）*第一因子得分+（1.235/8.455）*第二因子得分 （二）、主成分分析在SPSS中的实现 　　假定现在接着要对上面的例子进行主成分分析。...三、主成分分析和因子分析（2） 主成分分析和因子分析的区别 　　1，因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成各个变量的线性组合。 　　...4，主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分 一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不到的因子。 　　...5，在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特 征值大于1的因子进入分析），而指 定的因子数量不同而结果不同。...在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。 　　和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。

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R语言 主成分分析PCA（绘图+原理）

这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征。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。...方法计算其奇异值（原理上是特征值的平方根），函数帮助中描述为函数结果中的sdev。...)采用SVD方法计算其奇异值（原理上是特征值的平方根），函数帮助中描述为函数结果中的sdev。...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....这两个信息可以判断主成分分析的质量： 成功的降维需要保证在前几个为数不多的主成分对数据差异的解释可以达到80-90%。 指导选择主成分的数目： 1.

13.6K31

主成分分析PCA在脑科学研究中的应用

一、PCA背景 在脑科学的研究中，我们通常会获得高维度多变量的数据，虽然高维度数据为我们的研究提供了更大的分析和研究自由度，但是也会无形当中为我们的分析增加很多成本和工作量。...因此，如果能够找到一种方法，在降低数据维度的同时能够尽量减少数据信息的丢失，那么将会大大降低我们分析数据的工作量，并且能够简化数据分析。比如说，上面说到的，两个强相关的指标，可以用一个新的指标表示。...我们这里所说的主成分分析PCA正是基于这样的实际需求而发展出来的一种降维算法。 本文中，笔者重点对PCA在脑科学研究中的应用进行论述，使读者先对PCA的应用场景有一个全面了解。...3）在机器学习中作为一种降低特征数量的方法 目前，机器学习技术已经渗透到脑科学领域，利用机器学习可以对疾病进行辅助诊断、客观生物标志物寻找、发病机制研究、药物和非药物手段的调控效应研究以及认知状态的解码等方面...4）提取ERP中特定的ERP成分 在脑电ERP研究中，某些ERP成分往往是相互叠加的，这样就会使得成分的幅值和潜伏期的测量不太精准。

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R语言实现主成分和因子分析

1.R中的主成分和因子分析 R的基础安装包中提供了PCA和EFA的函数，分别为princomp （）和factanal（） psych包中有用的因子分析函数 函数 描述 principal（） 含多种可选的方差放置方法的主成分分析...用户可以输入原始数据矩阵或相关系数矩阵列到principal()和fa（）函数中，若输出初始结果，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值； （2）选择因子分析模型。...此处，输入的是没有ONT变量的原始，并指定获取一个未旋转的主成分。由于PCA只对相关系数矩阵进行分析，在获取主成分前，原始数据将会被自动转换为相关系数矩阵。...各成分的方差解释度趋同，准确来说，此时应该称它们为成分而不是主成分。 （4）获取主成分得分 利用principal（）函数，很容易获得每个调查对象在该主成分上的得分。...lcda包可做潜类别判别分析，而lsa可做潜在语义分析----一种自然语言处理中的方法。ca包提供了可做简单和多重对应分析的函数。 R中还包含了众多的多维标度法（MDS）计算工具。

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R语言数据分析与挖掘(第六章):主成分分析(1)——主成分分析概论

1.主成分分析 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。...由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维的方法。...也就是说，无法直接看出这组数据的主成分，因为在坐标系下这组数据分布的很散乱。究其原因，是因为无法拨开遮住肉眼的迷雾~如果把这些数据在相应的空间中表示出来，也许你就能换一个观察角度找出主成分。...但是，对于更高维的数据，能想象其分布吗？就算能描述分布，如何精确地找到这些主成分的轴？如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息？所以，我们就要用到主成分分析的处理方法。 3....上一段文字中，认为把数据降维后并没有丢弃任何东西，因为这些数据在平面以外的第三个维度的分量都为0。

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【V课堂】R语言十八讲(十七)—主成分分析

理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题,若在数据收集过程中有许多的字段...4、 这个与第二个有点类似，假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。...然而从语义的角度来讲，两者是相似的，而且两者出现频率也类似，是不是可以合成为一个特征呢？ 主成分分析便是一种降维的技巧,就是将大量相关的变量变成一组很少的不相关的变量,这些无关变量称之为主成分....接下来我们来看看主成分分析的计算过程: 假设我们得到的2维数据如下： 行代表了样例，列代表特征，这里有10个样例，每个样例两个特征。...,当然原理我只介绍了一个,下篇我将会介绍另一个,并在R中实现主成分分析.欢迎继续阅读. 未 完 待 续

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跟着Nature Genetics学作图：R语言ggplot2散点图展示主成分分析（PCA）的结果

associated with domestication traits in broomcorn millet https://doi.org/10.1038/s41588-023-01571-z 论文中提供大部分图的原始作图数据...，我们可以试着用论文中提供的原始数据来复现一下论文中的图 今天的推文来复现一下论文中的figure1b 和figure1c image.png 部分示例数据截图 image.png image.png...Republic"|province=="South Korea")) %>% pull(province) %>% as.character() -> province.X 这个代码的作用是把中国的省份摘出来...，思路是中国省份的拼音是最少2个大写字母，然后再去除其他 figure1b作图代码 fig1b.dat %>% left_join(dat,by=c("Accession"="Accession...guide_legend(override.aes = list(size=5))) p1c library(patchwork) p1c+p1b image.png 示例数据可以到论文中下载，或者给推文打赏1元获取我整理的示例数据和代码

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主成分分析的数学涵义

1、主成分分析的概念 主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维的方式 将多个变量转化为几个少数主成分的方法...图1 主成分分析的几何解释 R语言的运用 假设x1和x2分别表示一个班级的男女的身高体重，做相关图以显示变量间的关系 >x1=c(147,171,175,159,155,152,158,154,164,168,166,159,164,177...图3 主成分分析的直观解释图 图3，作为主成分分析的直观解释图，可以看出长且粗的线段，相当于数量处理中的y1，短且细的线段，相当于数量关系中的y2，图中很明了的可以看出，大多数点与聚集在y1附近，少量的点聚集在...3、主成分分析的目的 根据主成分分析的概念，我们可以了解到主成分分析的目的无非是想把难的问题简单化，用较少的变量去解释原数据中的大部分变异（此处变异可以理解为方差），期望能够将相关性很高的多数变量转化成互相独立的变量...0.9672073 x2 0.9672073 1.0000000 4、主成分分析的数学表达解释 主成分分析的成分yi和原来变量xi之间的关系： y1=μ11x1+μ12x2+……μ1pxp= μ’1x

1.3K50

数据咖课堂：R语言十八讲(十八)—R实现主成分分析

之前我们在十七讲,将主成分分析的原理和计算过程了解了一遍,今天我们用工具R来实现这一模型.由于R软件中有多个函数可以处理这件事情,所以我们选用两个主要的来实现,一个是R自带的函数princomp和factannal...按照主成分的计算过程可分为: （1）标准化数据 （2）计算相关系数矩阵 （3）计算相关系数矩阵的特征值和特征矩阵 （4）主成分贡献率及累计贡献率,可以根据特征值的比率来计算 （5）计算主成分载荷，也就是主成分和原始变量的系数...判断主成分的个数 准则有几条: A.根据经验与理论进行选择 B.根据累积方差的门槛值，例如选择使累积方差达到80%的主成分个数。 C.根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。...而红色虚线表示平行分析,只有一个主成分大于模拟数据的特征值. 2....h2表示主成分对每个变量的方差解释度. u2表示主成分无法对变量的方差解释比例. ss loading与主成分相关联的特征值. proportion var表示 主成分的累积解释程度. 3.

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主成分分析(PCA)原理及R语言实现及分析实例

主成分分析模型，变量（X1到X5）映射为主成分（PC1,PC2） 　　PCA分析的一般步骤如下： 数据预处理。PCA根据变量间的相关性来推导结果。...用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中进行计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。 判断要选择的主成分数目（这里不涉及因子分析）。...选择主成分（这里不涉及旋转）。 解释结果。 计算主成分得分。   ...我们直接作图： 评价美国法官评分中要保留的主成分个数。...u2栏指成分唯一性——方差无法被主成分解释的比例（1-h2）。   SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值（本例中，第一主成分的值为10）。

1.5K00

pathwayPCA：基于主成分分析的通路分析

背景介绍 由于可用的分子信息数量庞大，主成分分析(PCA)是一种降低数据维数以捕获个体基因或主体变异的方法。...特别是，主成分(PCs)以前曾被用作从多重基因表达中提取的sample-specific的特征。然而，当通路中的基因数量较大时，与表型无关的基因可能会引入噪音，模糊基因集关联信号。...(2)利用SuperPCA和AES-PCA方法提取通路中相关基因。 (3)根据所选基因计算主成分(PCs)。这些评估的潜在变量代表了个体受试者的通路活性，然后可以用于执行综合通路分析，如多组学分析。...、elastic-net和sparse主成分(pc)，从每个pathway-subset组学分析设计矩阵的特性，测试它们与响应矩阵的关联性，并返回一个每个通路校正后P值的数据框。...，那么重点是怎样让你的工作准确有意义，pathwayPCA能够识别通路特异的主成分，使通路分析更加精细，还提供了各种分析功能。

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【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）

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...iris.pca <- PCA(iris[,-5], graph = T) #获取样本的主成分分析结果 var <- get_pca_var(iris.pca) #查看特征分布 fviz_pca_var...(iris.pca) 这张图展示的是原始特征在新空间中的分布情况，这四个特征的坐标存放在var$coord中 我们以Sepal.Length这个特征为例，在Dim1和Dim2的二维空间中的横坐标是...柱形图来展示，原始四个特征对PC1的贡献程度 fviz_contrib(iris.pca, choice = "var", axes = 1) 与var$contrib中的结果一致 当然我们可以展示每一个原始特征对...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）

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R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

p=22492 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。...这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。...这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。 # 看一下数据 head(no) 输出 转换和标准化数据 对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...# 对数转换 no_log <- log(no) # 标准化 log\_scale <- scale(no\_log) head(log_scale) 主成分分析（PCA） 使用奇异值分解算法进行主成分分析...factr), function(x) { Ellipse(LV1, LV2, levels=elev, robust=TRUE, draw=FALSE) #从dataEllipse()函数中按因子水平获取置信度椭圆点

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【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（三）

前面我们们给大家简单介绍了 ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一） ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二） 今天我们来看看如何在主成分分析之后得到的新的空间中同时展示样本和特征...#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) #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) 接下来我们就来同时展示样本和特征...大家是不是很好奇，下面这篇paper中的图是怎么做出来的？ 敬请期待，下一期小编为大家揭晓答案。...参考资料： ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一） ☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）

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【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）

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。...换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。...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...#第一个主成分就可以保留原来特征73%的信息 fviz_screeplot(iris.pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 80)) 接下来我们可以查看样本的主成分分析结果...#查看样本的主成分分析结果 var <- get_pca_var(iris.pca) #原始特征在新的坐标空间（PC1，PC2...）中的坐标位置 var$coord #查看每一个特征对每一个主成分的贡献程度

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