pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级,支持pheatmap 参数转换。
Rplot_FVIZ.png可以很明显的看到,第一个主成分就把我们的NSCLC和SCLC区分的还不错 更多完整的PCA教程看群主之前的推文:
可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3,5个指标支持聚类数为2,所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.
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。详细的概念可以参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/37777074 一般将多个样本降维就可以得到二维的分布,相似的样本成为一群,但有时候我们想知道哪些特征导致了这样的分群。 这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的特征: 用R实现PCA有多个方法: prcomp() and princomp() [built-in R stats package], PCA() [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package]
在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题,比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数,总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过,看了很多博客,大多泛泛带过。今天把看到的这么多方
AI科技评论按,本文作者贝尔塔,原文载于知乎专栏数据分析与可视化,AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题,比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数,总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过,看了很多博客,大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。 数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:
极树状图类似于系统发育图或者环形的聚类图,其效果如下图所示: 查了一下相关资料,可以通过以下两种方法实现。以下用mtcars数据为例。 1. ape包 library(ape) data('mtcar
AI 研习社按:作为目前最常见的一种可视化手段,热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时,专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言,在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此,对从业者而言,用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础,详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan,原载于作者个人博客,AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图,需要使用到以下R包和函数
一般来说,类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了,如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢 ? 很遗憾,上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数,选择一个最合适的数目。 下面介绍不同的方法,帮助我们在K-means,PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目,这些方法包括直接方法和统计检验方法。 直接方法 设置一些适合的划分标准,比如elbow和average silhouette法 统计检验方法 就是常用的假设
2017年8月份的R语言更新包中,默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象,从此在R语言中制作树状图,不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版,也有托管在GitHub上的开发版,安装方式如下: CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页: https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
factoextra是一个R软件包,可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出,其中包括: 主成分分析(PCA),用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续(即定量)多变量数据中包含的信息。 对应分析(CA),它是适用于分析由两个定性变量(或分类数据)形成的大型列联表的主成分分析的扩展。 多重对应分析(MCA),它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。 多因素分析(MFA)专用于数据集,其中变量按组(定性和/或定量变量)组织。 分层多因素分析(HMFA):在数据组织为分
示例数据一:现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据,根据这4个变量对16饮料进行聚类
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;
ggplot2自从2007年推出以来,成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书,在此书中将graphs 分解成scales和layers,并将原始数据与表现形式分离开。
今天这一篇跟大家分享R语言数据可视化之——TreeMap。 在R语言中制作树状图需要独立的树状图工具包——TreeMap的支持。 该包中提供特有的treemap函数结合各参数对树状图进行一系列元素进行个性化定制、调整。 数据集使用本人虚构的某公司在中国各个大区、省份的销售额、利润增长率指标(假设各省份都有业务)。 R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/treemap 2.4-1 数据集导入: data <- read.csv("F:\\数据可视化\\数据分析\\R\\R语言学
一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下,更多见博客),今天就用数据来实际操练一下。
数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans/Wine.csv
此项目的成员包括Brett Amdur,Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目(Capstone Project)而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目,他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目,他们当时都是研究院的全日制学生
读取数据常见错误: 在读取数据过程中可能遇到以下问题,参照上一篇博客: 可能遇到报错: 1、Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop(“size cannot be NA nor exceed 65536”) : missing value where TRUE/FALSE needed 没有处理数据转化距离。 2、Error in hclust(dist(test)) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg
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