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？...如果想给不同组别添加分别显示不同颜色，则可以使用参数groups，然后设定为原始数据对应的组别向量（如果你的原始数据没有该列数据，可以自行构造一个向量。）...方法二 使用FactoMineR包[3]的PCA()函数或者使用基础包的prcomp()函数进行数据降维处理，然后使用factoextra包[4]的fviz_pca_ind()函数对结果进行可视化。...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。...个体和变量的双图 如果想绘制个体和变量的双图，可以使用fviz_pca_biplot()，内部其他参数构造相同，然后可以添加各种其他ggplot的函数，例如： # 个体和变量的双图 # 只保留变量的标签
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数，如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数，要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数（绘图可以搭配factoextra...的PCA函数所进行的降维分析，现在关注它的一个问题：它进行PCA分析时是否对数据进行了标准化处理以及如何设置进行标准化处理？...举例来说，对一个转录组表达矩阵进行降维分析，那么我们一般并不希望高表达基因和低表达基因的分析权重有不同：假如CD45整体高表达在1000左右而CD3低表达在100左右，但是一般情况下并不希望CD45的作用要高于...FactoMineR的PCA函数的帮助文档比较隐晦，只有一个scale.unit参数是用于是否将数据调整为单位方差，看起来和z-score有点关系，其他就不太清晰了，所以我们直接看源码（本文只关注它的z-score...的PCA函数开头创建的一个函数，用于计算标准差，此处调用时传入了表达矩阵X和行权重row.w。
我们没有10^4维度的视角 PCA的目的就是，在保留最多信息（真实性/方差最大）的前提下，将样本以点图的形式反映到二维坐标里（一般是前两个主成分）； 目前对PCA的了解 在机器学习中广泛使用的降维方法...实验人员用来分析主成分下暗含的实验或技术原因，也用于判断批次效应或离群点； covariance 以下是频繁出现的表达矩阵df的真容： ?...下面奉上我在对文章数据进行重现时，使用到的PCA代码： FactoMineR+factoextra 用到的参数的介绍 df[,-ncol(df)]这是对我用于主成分分析的数据的索引，去掉了最后一列的数据...，ncol用于返回数据框的列数，这里 “-” 即表示除去某一列；这里的最后一列，是加进去的分组信息； PCA函数是FactoMineR包中的功能；graph参数设为FALSE后，这里只是保存了主成分分析后的结果...重复一篇Cell文献的PCA图 prcomp 用到的参数介绍 prcomp是R的stats 包（base级别）的函数； autoplot是ggfortify中的函数，frame即对分出来的簇加上边界
对于R菜鸟或想提升R数据可视化能力的人来说，CRAN目录看起来是一种尴尬的富有——数据可视化的包过多，不知从何入手。 为了解决这种问题，今天我们要盘点26个实用的R数据可视化包。...5.名称：ggannotate包 简介：在github上，对于ggplot2觉得调legends的位置，图形形状觉得费力的同学，可以使用ggannotate进行交互式修图，让你使用R有一种使用Graphpad...20.名称：rms 简介：rms是一个计算和绘制列线图的R包。列线图我们知道在临床数据分析有举足轻重的地位，相比于多因素回归的公式预测模型有更加直观及快速评估预测结局。...有了rms包之后，绘制列线图简单。 缺点：暂时没得。 21.名称：FactoMineR 简介：FactoMineR是一个计算和绘制PCA的R包。...24.名称：ggbiplot 简介：如果你觉得FactoMineR绘制PCA有些复杂，那么来试试ggbiplot吧。一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了 。
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。...混合数据因子分析（FAMD）是MFA的一个特例，致力于分析包含定量和定性变量的数据集。 有许多R包实现主要组件方法。...为什么使用 R package factoextra具有灵活且易于使用的方法，可以用人类可读的标准数据格式快速提取上述不同软件包的分析结果。...factoextra R软件包可以处理来自多个软件包的PCA，CA，MCA，MFA，FAMD和HMFA的结果，用于提取和可视化数据中包含的最重要信息。
目录： 判断式安装 向量保存包名再安装 安装包技巧 还是使用我的R 包 R studio 修改镜像 如果你是通过R studio 使用R，是可以直接通过偏好中的设置去修改镜像： R 默认提供了非常多的镜像来源...安装包技巧 判断式安装 我们可以利用requireNamespace 函数判断包是否安装在R 中，如果有则返回T，利用判断，看是否执行安装命令： # 安装biocmanager（bioconductor...", #处理salmon表达量的扩展包 "FactoMineR","factoextra", #PCA分析软件 "limma","edgeR","DESeq2", #差异分析的三个软件包 "...# 包含数据集的bioconductor软件包 接着，通过apply 函数读取向量中的包名，并进行判断，如果在installed.packages() 不存在，则在available.packages...你也可以不输出信息到屏幕进行加载： suppressMessages(library(limma)) 还是使用我的R 包
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...（2）提取公共因子 可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...使用factor.plot（）或fa.diagram（）函数，可绘制正交或斜交结果的图形 [plain] view plain factor.plot(fa.promax,labels=rownames...4.其他 （1） 对因子分析非常有用的软件包，FactoMineR包不仅提供了PCA和EFA方法，还包含潜变量模型。...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。
可以参考文章 Mac下Sublime Text3配置Python3开发环境 内置函数 input() 我们可以使用内置函数 input 获取用户的原始输入，该函数接受一个可选字符串参数，用于指定在要求用户输入时向用户显示的消息...您可以使用它 finally 来确保文件或资源是否已关闭或释放，无论是否发生异常，即使您没有捕获到异常。...实用的第三方软件包 能够安装并导入第三方库很有用，但是要成为优秀的程序员，还需要知道有哪些库可以使用。大家通常通过在线推荐或同事介绍了解实用的新库。...PyYAML - 用于读写 YAML 文件。 NumPy - 用于使用 Python 进行科学计算的最基本软件包。它包含一个强大的 N 维数组对象和实用的线性代数功能等。...matplotlib - 二维绘制库，会生成达到发布标准的高品质图片，并且采用各种硬拷贝格式和交互式环境。 ggplot - 另一种二维绘制库，基于 R’s ggplot2 库。
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合，分析和出图都很方便，比如将iris数据集的四个参数降维（示例使用）： library(magrittr) library(ggplot2...可以发现两个主成分解释了近96%的原始数据。 R中的prcomp函数也可以进行降维，从熟悉R函数的角度出发，尝试复现上述的降维图。...绘制的散点图。...就此图来说，可以不用调整坐标轴范围，这里单独提一下是因为修改坐标轴范围的方式：传入limits参数的是一个函数，这个函数接受原来的坐标轴范围limits，可以在此limits的基础上修改后输出一个新的坐标轴范围...FactoMineR的PCA对象 FactoMineR的主成分分析的坐标和贡献值也可以在PCA对象中找到。
如果我们直接使用R中的mean函数，就会得到NA，除非我们指定na.rm=TRUE，在计算均值时忽略缺失值。 绘制成对散点图 ---- 一个探索数据的常用方法是查看列与列之间有多相关。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。...首先使用PCA将数据降至2维，然后画图，用不同标记或深浅的点标志类别。...对比Python中的`LinearRegression类，还有dataframe的sample方法。 R包含更多的数据分析内建功能，Python依赖于第三方软件包。...总体上R有更多的统计支持 R是作为统计语言被构建的，它也显示了这一点。Python中的statsmodels和其他软件包提供了统计方法的大部分实现，但是R的生态系统要大的多。
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(...image.png decathlon2是一个27行，13列的data.frame，分析之前需要用scale()函数进行标准化，消除不同量纲之间的差距。...在计算PCA的时候也有很多内置的scale参数，如：FactoMineR包里函数PCA(X, scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = TRUE)里面的 scale.unit
BBC（英国广播公司）近日分享了他们的视觉与数据新闻团队使用 R 语言绘制新闻图表的经验。为了简化流程，他们创建了一个 bbplot 软件包和一份参考手册，并也已将它们开源。 ?...当我们刚开始使用 R 时，每次绘制图表时都必须调整每个单独的元素以将默认的 ggplot 风格改成我们内部的 BBC 风格。 将其保存为一个函数很明显是简化我们生活的第一要务。...对于这个软件包，我们的目标是仅包含绘制每张图表时所必需的函数，以简化工作流程，也不失灵活性——因为灵活性是使用 ggplot2 的一大实在优势。 ?...团队其他部分的同事的积极反馈让我们开发了一个为期六周的内部课程，以让人们尽快了解使用 R 的基本知识以及上手使用 bbplot 和「食谱」来绘制图表。...在这六周之中，参与者会学习如何将数据载入 R、不同的数据类型、使用 tidyverse 软件包在 R 中进行一些非常基本的数据操作和分析、对 ggplot2 的介绍。
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...（2）提取公共因子 可使用fa（）函数来提取因子 fa（）函数的格式为： fa（r，nfactors=，n.obs=，rotate=，scores=，fm） r是相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors...使用factor.plot（）或fa.diagram（）函数，可绘制正交或斜交结果的图形 [plain] view plain copy factor.plot(fa.promax,labels=rownames...4.其他 （1） 对因子分析非常有用的软件包，FactoMineR包不仅提供了PCA和EFA方法，还包含潜变量模型。...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。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...Kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的SOM算法。 clusterGeneration包帮助模拟聚类。...VR的class包的knn()函数执行k-最近邻算法，knncat包里有针对分类变量的k-最近邻算法。 SensoMineR包的FDA()用于因子判别分析。...FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。 homals执行同质分析（homogeneity）。...12）R统计软件的Lars算法的软件包提供了Lasso算法。根据模型改进的需要，数据挖掘工作者可以借助于Lasso算法，利用AIC准则和BIC准则精炼简化统计模型的变量集合，达到降维的目的。
安装相关软件包 # 如果因为缺少某些包而安装失败，请先安装其他依赖包再重新安装，安装时间比较久# 可能需要依赖lme4，cowplot，ggpubr，FactoMineR# 其中cowplot需要R3.3...require(factoextra)) devtools::install_github('kassambara/factoextra') 其中FactoMineR包新版要求使用R3.3.3版本，如果版本不合适可能会安装不上...可以到官网查找对应的软件包文件，官网链接上列出许多文件，可以根据不同R版本发布的时间，挑选合适的版本手动安装。...其他软件包可以使用下面命令进行安装 pkgs <- c("cluster", "NbClust")install.packages(pkgs) Installing packages into ‘/home...上面的选择最佳k值的过程也可以直接利用一个叫factoextra的R包来实现，使用它的提供的fviz_nbclust()函数 fviz_nbclust(x, FUNcluster, method=c('
array芯片数据才可以用此代码分析 图片 GEO文件下载并读取到R中为只有一个元素的list 在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据，为"Biobase"包中的数据形式 #(1)提取表达矩阵...判断表达矩阵是否正常可以绘制箱线图 图片 正常的表达矩阵的箱线图中，中位数线以及上下四分位数线基本平齐 图片 图片 图中的GSM2359617为异常样本，其整体基因表达量较其他组低。...，control组在第一个位置上 图片 levels：水平 因子里面的取值，顺序十分重要，第一个位置上的是参考水平，为其他取值的对照。...因此对照组应该在前，处理组在后，保证差异分析结果不是反的。 3.3 探针注释 获取探针名称和基因注释（gene symbol）对应关系，根据GPL编号获取对应关系。...，查看R包中哪部分是所需要的注释，R包无法自动补齐，注意 ids <- toTable(hgu133plus2SYMBOL) ##使用toTable函数加载R包中的SYMBOL，并生成数据框 head
下面是去年实习生的分享 author: "ylchen" 一、前言 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法...首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...其实，关键是减少数据集的维数，同时还保持数据集贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 （===图===） PCA图一般是在分析前期用来探索不同样本间的关系。...这里应该使用AI或者PS直接进行拼图。 我下面展示第二种方案：借助ggforce这个包里的facet_zoom()函数。不过还是原文有些出入，我还是很喜欢R语言+AI美化，这才是王道！...它擅长根据数据绘制轮廓以及区域放大。有兴趣可以了解以下：https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ 。
除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...Kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的SOM算法。clusterGeneration包帮助模拟聚类。...VR的class包的knn()函数执行k-最近邻算法，knncat包里有针对分类变量的k-最近邻算法。SensoMineR包的FDA()用于因子判别分析。...FactoMineR 包的CA()和MCA()函数也能做类似的简单和多重对应分析，还有画图函数。homals执行同质分析（homogeneity）。...FactoMineR包里有很多因子分析的方法，包括：MFA()多元因子分析，HMFA()等级多元因子分析，ADFM()定量和定性数据的多元因子分析。tsfa包执行时间序列的因子分析。
生信技能树 图表介绍 热图 散点图 箱线图 火山图 理解logFC 主成分分析 PCA样本聚类图 基因芯片差异分析的起点是一个取过log的表达矩阵，得到数据后先看下有没有取log GEO背景知识 数据库介绍...(1)提取表达矩阵exp exp <- exprs(eSet) # exprs 提取数据的函数 dim(exp) # 多少行多少列 range(exp) # 看数据范围决定是否需要log，是否有负值，异常值...自己生成 Group = rep(c("Disease","Normal"),each = 10) # rep函数的其他用法？...}else if(T){ # 第三种方法，使用字符串处理的函数获取分组 k = str_detect(pd$title,"Normal");table(k) Group = ifelse(k...) 或 ids <- AnnoProbe::idmap('GPL570') 如果使用复制下来的AnnoProbe::idmap('xxx')代码发现报错了，请注意尝试不同的type参数 第三种情况显示
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