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FactoMineR/factoextra可视化树状图中的所有集群

FactoMineR是一个用于多元数据分析的R软件包，它提供了一系列用于数据降维、聚类分析、可视化和解释的函数。factoextra是FactoMineR的一个扩展包，它提供了更多的可视化工具，包括绘制树状图。

在FactoMineR/factoextra可视化树状图中的所有集群中，集群是指将数据样本划分为不同组的过程。树状图是一种图形化表示方法，用于显示数据样本之间的相似性和差异性。在可视化树状图中，每个叶子节点代表一个数据样本，而每个内部节点代表一个集群。

集群分析在许多领域中都有广泛的应用，包括生物学、社会科学、市场营销等。它可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构，并将相似的样本归为一类。通过可视化树状图，我们可以直观地了解不同集群之间的关系和差异。

在腾讯云中，可以使用腾讯云的数据分析服务来进行集群分析和可视化。其中，腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）可以作为数据存储和管理的解决方案，腾讯云数据分析平台（TencentDB for TDSQL）可以提供数据分析和可视化的功能。此外，腾讯云还提供了一系列与数据分析相关的产品和服务，如腾讯云数据湖分析（Tencent Cloud Data Lake Analytics）和腾讯云数据智能（Tencent Cloud Data Intelligence）等。

更多关于腾讯云数据分析服务的信息，可以访问腾讯云官方网站的数据分析产品页面：腾讯云数据分析。

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高维数据的可视化最主要目标就是数据降维降维方法分线性降维和非线性降维两大类，其中线性降维包括主成分分析PCA，多为尺度分析MDS，非矩阵分解NMF等；非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套，tSNE...主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大，在第二个坐标的方差第二大，以此类推。...因此，主成分分析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。...R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析，使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码...title="")+ theme_grey() + theme( text=element_text(size=12,face="plain",color="black"), #控制所有的文本

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什么是好的R包

一直以来都是需要什么功能，找到有这个功能的包就直接用了，因为我觉得虽然有不同的包可以做同样的事情，但是核心的计算结果肯定是相同的，差别也就在命令参数和结果展示的差异。...就像之前两篇文章：分析简单 & 出图优雅的R package —— factoMineR & factoextra R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda 都是做PCA，R...自带的stats包里包含princomp，prcomp；vegan包里有rda；factoMineR和factoextra这两个包也有分析和可视化的相应函数。...他们结果的微小差异来源于每个函数内部算法的微小差异，但是核心的思想相同，都可以放心的来做PCA。当然也不是没有“不好”的R包。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章，但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。

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R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

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...::PCA(graph = F) %>% factoextra::fviz_pca_ind(habillage = group, addEllipses...先直接说结论：FactoMineR的PCA函数默认进行z-score标准化，永远进行均值中心化处理。...另外这里还将row.w转换为了比例值（除以所有权重和），比如有100个样本，那么默认情况下每个样本的权重就是1/100。减去均值接下来就是计算每一个基因的均值，然后每个基因各自减去自己的均值。...可以发现这个过程是没有参数控制的，所以FactoMineR的PCA函数一定会进行均值中心化处理。

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探索TCGA的临床特征分组——做差异分析前你有没有忘记它

(x) length(unique(x)) > 1 )] #去掉在所有样本里记录都一致的列 n2=n2[,apply(n2,2,function(x) length(unique(x)) < 5 )]...table(n2$prior_malignancy.diagnoses) # no yes #138 13 gp = n2$prior_malignancy.diagnoses library("FactoMineR...") library("factoextra") dat.pca <- PCA(dat , graph = FALSE) p1=fviz_pca_ind(dat.pca, #看看样本和分组是否对应...") library("factoextra") dat.pca <- PCA(dat , graph = FALSE) p1=fviz_pca_ind(dat.pca, #看看样本和分组是否对应...") library("factoextra") pca_list <- lapply(groupl, function(i){ #i = groupl[3] gp = n2[,i] gp

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网页工具可能没必要使用，但它很适合学习底层原理

exp=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 exp=as.data.frame(exp)#将matrix转换为data.frame library("FactoMineR...")#画主成分分析图需要加载这两个包 library("factoextra") #～～～主成分分析图p2～～～ dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE) this_title...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 #将matrix转换为data.frame exp=as.data.frame(t(assay(rld))) exp[1:4,1:4] library("FactoMineR...")#画主成分分析图需要加载这两个包 library("factoextra") #～～～主成分分析图p2～～～ dat.pca <- PCA(exp , graph = FALSE) p2 <-...Expression (RLE) and Remove Unwanted Variation in its RUVs version ，普通用户其实无需考虑那么多，任选其一即可，比如我就喜欢CPM格式进行后续可视化

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「Workshop」第二十四期 GEO芯片数据处理-1

基本概念 1.GEO：芯片数据的代表（动物） GSE---一个完整的研究，并提供了整个研究的描述，包括对数据的描述，总结分析。...image-20201115215446070 图中的Dim1~Dim2分别是指主成分1和主成分2， Dim1代表解释数据变化趋势最多的主成分，Dim2则是解释变化趋势第二多的主成分。...括号内的百分比则是代表了不同主成分所能解释数据变化趋势的比例。中心位置的大点代表该组的位置。一个点是一个sample，点距离代表相似性（差异）。 limma包：本质上就是一个R包和里面的函数。...'stringr', 'ggplot2', 'ggpubr', 'factoextra...', 'FactoMineR', 'devtools') Biocductor_packages <- c('GEOquery

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八、R包安装、加载、报错

（1）R包安装按需索取，目的不是学会某个具体的R包，而是找所有R包使用的规律。不需要安装所有的R包，需要哪一个，装哪一个。...hgu133plus2.db" ),ask = F,update = F) options()$repos install.packages('WGCNA') install.packages(c("FactoMineR...", "factoextra")) install.packages(c("ggplot2", "pheatmap","ggpubr")) 满分操作： if(!...#加载以检查是否安装成功 library(ggplot2) library(ggpubr) library(eoffice) library(patchwork) （2）R包加载 library("FactoMineR...") library("factoextra") library(GSEABase) library(GSVA) library(clusterProfiler) library(ggplot2) library

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GEO芯片数据下载和在R语言的准备

platforms）GSE 系列（series）GSM 样本（samples）点击Series进入搜索相关数据集，在Series type一栏基因芯片表达矩阵就是探针表达矩阵，因为序列不变，基因会更新基因表达芯片的原理...：探针的表达量代表基因的表达量#探针是根据截取的基因片段设计出来，与靶基因反向互补的核苷酸短序列点array就是筛选芯片数据进入一个系列，点击GPLxxxx（platforms）需要ID 和Gene_symbol...'stringr', 'ggplot2', 'ggpubr', 'factoextra...', 'FactoMineR', 'devtools', 'cowplot',...quietly = T) ) { BiocManager::install(pkg,ask = F,update = F) require(pkg,character.only=T) }}#前面的所有提示和报错都先不要管

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