R- prcomp()的'x‘中无限值或缺少值_svd(x，nu = 0，nv = k)中出错：'x‘中的值无限或缺少值。矩阵中没有NA或INF值 - 腾讯云开发者社区

Princomp和prcomp都是R自带的stats包中的函数。...默认用法为x.princomp=princomp(x,cor = FALSE, scores = TRUE)。Cor是逻辑值的参数，默认cor = FALSE用协方差矩阵计算。...Princomp和prcomp在算法上略有差异。除了分别为特征值分解和奇异值分解外，两者在之前计算协方差的时候标准化的过程存在差异：princomp计算时分母为N，而prcomp分母为N-1。 ?...但是做RDA采用的是奇异值分解。 ? 对一批数据进行了测试，发现三种方法解释度基本一样，princomp和prcomp的标准偏差也很相似。...Princomp cor=TRUE 或FALSE对标准偏差和解释量会产生一定的影响。

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Linux中改变文件权限的chmod命令详析

如果在一个目录上出现“t”位，这就意味着该目录中的文件只有其属主才可以删除，即使某个属组用户具有和属主同等的权限。不过有的系统在这一规则上并不十分严格。...chmod og-w temp //rw- r-- r- - 收回属组用户和其他用户的写权限 chmod g+w temp //rw- rw- r- - 赋予属组用户写权限 chmod u+x temp...//rwx rw- r- - 赋予文件属主执行权限 chmod go+x temp //rwx rwx r- x 赋予属组用户和其他用户执行权限二、绝对模式命令格式 chmod [mode] file...0 4 0 (属组用户可读) = 0 0 4 0 0 7 4 4 也可以这样算：对应的8进制值如下，有相应权限则加上该值，没有则记零，文件属主：r w x：4 + 2 + 1 属组用户：r w...、属组用户和其他用户分别所能够具有的最大权限值就是7。

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排序分析

PCA 分析的每一步都与环境因子进行回归，再将回归系数结合到下一步排序值的计算之中。...PCoA是根据不相似系数的值进行得排序，而NMDS是根据不相似系数大小的顺序进行的排序。以上方法中的大部分在微生物分析中已经很常见了。...PCA之前介绍过： R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda 马蹄形效应也介绍过：微生物研究中的“双零问题” CPCA和DCCA除了各自一篇原始的中文文献之外，似乎再没有文章用过...搜了一下也没找到可用的函数或包。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。

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R语言主成分分析PCA（绘图+原理）

（2）特征值 (eigen value) 特征值与特征向量均为矩阵分解的结果。特征值表示标量部分，一般为某个主成分的方差，其相对比例可理解为方差解释度或贡献度；特征值从第一主成分会逐渐减小。...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。...prcomp函数输出有sdev(各主成份的奇异值)，rotation（特征向量，回归系数），x（score得分矩阵）。...)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。...prcomp函数输出有sdev(各主成份的奇异值及其方差累积)，rotation（载荷矩阵），x（得分矩阵），center(变量的均值),scale（变量的标准偏差） data(wine) #三种葡萄酿造的红酒品质分析数据集

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Linux更改文件的权限

三、**命令chmod-**改变文件的权限 Linux中的文件权限只要有r-可读、w-可写、x-可执行，将r记为4，w记为2，x记为1，-记为0。...chmod u+x/u-x/a+r/a-w a 其中加号就表示增加相应的权限，a表示all，即三个权限同时修改。四、命令umask-改变默认权限创建文件的默认权限是644，目录是755。...权限最大是777，创建普通文件没有可执行的权限，因此只有r、w权限，因此最大值为666，目录最大的权限为777。...输入umask指令，可以查看umask的值为0022，第一位代表八进制，后三位为022，0表示对一个所有者的全部权限不进行更改，第二位的2表示对所有组的rwx的x（位置为2）进行舍去，那么所有组的权限值就为...5了，同样其他人的权限上umask值也为2，因此也没有可写的权限，所以默认创建目录的权限值为755.那么文件的默认值就为644了。

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Linux系统修改权限与默认权限

Linux系统修改权限与默认权限前面介绍了Linux系统文件的权限与目录的权限，由于为了操作系统的安全性，实际生产环境中，经常会修改某用户对某文件或目录的权限 ?...修改权限权限列中三位为一组，分别代表相关的用户、组、其它用户的权限所以修改权限可以分别修改或一同修改，系统中权限分为数字权限与字符权限数字权限：r=4，w=2，x=1 字符权限：+ 增加 -去除...系统规定了文件的权限值是从666开始计算（默认权限=权限值-umask值）目录的权限值是从777开始计算（默认权限=权限值-umask值） ? ? ?...细心的小伙伴都会发现这里的umask值全是偶数，如果换成奇数呢？会是什么情况呢？还是同样的，上图（无图无真相），话说的太多变成废话了 ?...那么问题来了，上述的公式算法不正确了，这也就是一种特殊情况当umask值为有奇数位出现时，目录的默认权限是不改变的，文件的默认权限是计算后的值中有奇数位的值加上1得出最终的权限值 ?

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R语言PCA分析_r语言可视化代码

（2）特征值 (eigen value) 特征值与特征向量均为矩阵分解的结果。特征值表示标量部分，一般为某个主成分的方差，其相对比例可理解为方差解释度或贡献度；特征值从第一主成分会逐渐减小。...%dat_eigen$vectors%>%head() 2.1 prcomp函数 prcomp函数使用较为简单，但是不同于常规的求取特征值和特征向量的方法，prcomp函数是对变量矩阵(相关矩阵)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。...prcomp函数输出有sdev(各主成份的奇异值)，rotation（特征向量，回归系数），x（score得分矩阵）。...还输出了简易的图 4.3.1 特征值可视化提取特征值 > get_eigenvalue(wine.pca2) #标准化数据中特征值>1的变量解释能力较强 eigenvalue variance.percent

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超全 | 只有高手才知道的C语言高效编程与代码优化方法（一）

一般来说，内部或嵌套循环，调用第三方库的方法通常是导致程序运行缓慢的最主要的起因。整形数如果我们确定整数非负，就应该使用unsigned int而不是int。...使用指针或者函数调用，可以直接修改全局变量的值。因此，编译器不能将全局变量的值缓存在寄存器中，但这在使用全局变量时便需要额外的（常常是不必要的）读取和存储。...*r) { return (p.x >= r->xmin && p.x xmax && p.y >= r->ymin && p.y ...xmax && (unsigned) (p.y - r->ymin) ymax); } 布尔表达式和零值比较处理器的标志位在比较指令操作后被设置。...C语言中，处理器中的N和Z标志位与下面的指令联系在一起：有符号关系运算x=0，x==0，x!=0；无符号关系运算x==0，x!=0（或者x>0）。

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PCA-Statistics is the new sexy!!!

0为基础的（我们必须对数据中individual（sample）和observations（gene）有区分和了解） 3）求出协方差矩阵 4）目的是协方差矩阵中除对角线外的元素为0，即实现协方差矩阵对角化...； 5）将P按特征值进行排序，因为Y=PX，所以，中心化后的矩阵（转置）与特征向量矩阵（转置）乘积后得到新的样本矩阵，取前两行即PC1和PC2；这里把PCA的过程用我理解的基础函数，做了包装，大家试着理解一下吧...(下图中图片名为prcomp)； ######以下是FactoMineR和factoextra的工作： res<-PCA(X = decathlon2.active, scale.unit = FALSE...##两个PCA方法对比 #####对coord处理后获得特征向量，与prcomp中的rotation一致 loadings<-sweep(res$var$coord,2,sqrt(res$eig[1:5,1...PCA 看着跟前面的图坐标位置哪儿哪儿不一样，后面再用$x画图后，看到是坐标比例的差异，再对比发现，与上图是某种镜像的关系，相对位置其实是一样的： ? prcomp ?

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PHP二叉树（一）：平衡二叉树（AVL）

，并作相应的平衡处理 case self::RH: //新结点插入在root的右孩子的右子树上，要做单左旋处理 $root->bf = $R...$p = $x->parent; //如果x是p的左孩子，说明p是x的后继，我们需要找的是p是x的前驱 while ($p !...$p; } /** * 查找某个$key在中序遍历时的直接后继节点 * @param $x 待查找后继节点的节点引用 * @return 后继节点引用...return; } if ($dnode->left == NULL || $dnode->right == NULL) { #如果待删除结点无子节点或只有一个子节点...，则c = dnode $c = $dnode; } else { #如果待删除结点有两个子节点，c置为dnode的直接后继，以待最后将待删除结点的值换为其后继的值

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一文读懂PCA分析（原理、算法、解释和可视化）

# lapply(X, FUC) 对列表或向量中每个元素执行FUC操作，FUNC为自定义或R自带的函数 ## One better way to generate group group <- unlist...在这个协方差矩阵中，对角线的值为每一个变量的方差，其它值为每两个变量的协方差。随后对原变量的协方差矩阵对角化处理，即求解其特征值和特征向量。...如果从这些数据中筛选主成分，则要选择方差大(主对角线值大)，且与其它已选变量之间相关性最小的变量（非主对角线值很小）。...假设An, n为n阶对称阵，如存在λ和非零向量x，使得A**x = λ**x，则称λ为矩阵An, n的特征值，非零向量x为为矩阵An, n对应于特征值λ的特征向量。...当行列式中存在线性相关的行或列或者有一行或一列元素全为0时，行列式的值为0。上三角形行列式的值为其主对角线上元素的乘积。互换行列式的两行或两列，行列式变号。

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PCA做图最佳搭档-ggbiplot

若不用ggbiplot画图，采用plot绘制，如下，怎么选择应该不用我多说了 > plot(wine.pca$x) ?...在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的第二个新变量的变化区间...为了最大限度保留对原始数据的解释，一般会用最大方差理论或最小损失理论，使得第一主成分有着最大的方差或变异数 (就是说其能尽量多的解释原始数据的差异)；随后的每一个主成分都与前面的主成分正交，且有着仅次于前一主成分的最大方差...pcobj # prcomp()或princomp()返回结果 choices # 选择轴，默认1：2 scale # covariance biplot (scale = 1), form...covariance and the distance between the points approximates the Mahalanobis distance. obs.scale # 标准化观测值

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R tips：使用prcomp进行PCA降维

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。...降维前需要先将数据进行scale，否则结果会有少许差异： pca_prcp % scale %>% prcomp() pca_prcp是一个prcomp...对象，降维的坐标在pca_prcp不能识别此Latex公式: x中，每个主成分的贡献值需要根据pca_prcpsdev计算。...，可以发现和上图中的主成分贡献值是一样的。...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。

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精益求精解LeetCode(82与83)

next=NULL; break; } } return head; } }; （2）递归递归终止条件：无节点或只有一个节点...删除排序链表中的重复元素 II 给定一个排序链表，删除所有含有重复数字的节点，只保留原始链表中没有重复出现的数字。...上述思想中核心就是快慢指针，快指针q，满指针p，每次q指向的是新元素，也就是满足p->val!=q->val,就需要判断当前链表是否值不同连续。...到最后,q指针为空,分为两种情况：（1）值不同不连续: 例如：[1,2,2] p指向了2,q指向了NULL,此时需要将r->next指针直接指向末尾的NULL* （2）值不同连续: 例如：[1,2,2,5...1）值不同不连续例如：[1,2,2] p指向了2,q指向了NULL,此时需要将r->next指针直接指向末尾的NULL （2）值不同连续值不同连续,且返回链表的没有开始节点，也就是HEAD->next

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一行代码实现模型结果可视化

install.packages('autoplotly') library(autoplotly) autoplotly()函数适用于 stats 包中的两个基本对象类: prcomp 和 princomp...下面提取 iris 数据集的前四列作为矩阵，对其进行主成分分析，并对结果进行可视化展示: p <- autoplotly(prcomp(iris[c(1, 2, 3, 4)]), data = iris...不需要另外的数据处理，autoplotly便能直接对函数生成的对象实现可视化。图形美化通过应用额外的 ggplot2 元素或组件，可以很容易地扩展使用 autoplotly()函数生成的图形。...下面的例子将在原图的中心处添加一个箭头和注释文本: p <- autoplotly(prcomp(iris[c(1, 2, 3, 4)]), data = iris, colour = 'Species...= 0, y = 0, showarrow = TRUE)) 更多例子在由 strucchange::breakpoints 构建的回归模型中，对有可能发生结构变化的最佳断点进行可视化:

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详解 R 语言的PCA与TSNE的降维聚类

为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。...文章目录一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 2、构建两个相似样本数据集 3、绘制热图 4、绘制PCA 5、绘制TSNE 二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 2、绘制热图...),rep('group2',cell_num)) tsnes$group=group ggplot(tsnes, aes(x = tSNE1, y = tSNE2))+ geom_point(aes(...二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 # 第三个样本中表达量每个值加2 sample3=rnorm(gene_num*cell_num)+2;dim(sample3)=c(gene_num...group)) dev.off() dev.new() # 构建随机数据集================================================== # 第三个样本中表达量每个值加

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一行R代码实现繁琐的可视化

library(ggfortify) df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] autoplot(prcomp(df)) 你还可以选择数据中的一列来给画出的点按类别自动分颜色。...输入help(autoplot.prcomp) 可以了解到更多的其他选择。...可调的选择也很广泛。以下给出了简单的例子：注意当你使用 factanal 来计算分数的话，你必须给定 scores 的值。...d.factanal <- factanal(state.x77, factors = 3, scores = 'regression') autoplot(d.factanal, data = state.x77...library(cluster) autoplot(clara(iris[-5], 3)) 给定 frame = TRUE，可以把 stats::kmeans 和 cluster::* 中的每个类圈出来

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主成分分析（PCA)在R 及 Python中的实战指南

假设我们有一个预测值集合：X¹，X²...，Xp 主成分可以写成： Z¹ = Φ¹¹X¹ + Φ²¹X² + Φ³¹X³ + .......◇ X¹..Xp 是规范化后的预测值。规范化后的预测值的均值为0、标准差为1。因此，第一主成分是在数据集中捕捉最大方差的初始预测变量的线性组合。它决定了数据中最高变异性的方向。...它可以表示成： Z² = Φ¹²X¹ + Φ²²X² + Φ³²X³ + .... + Φp2Xp 如果两个成分是不相关的，那么两者应该是正交的（见下图）。下图是在模拟数据上用两个预测值绘制的。...一般而言，对于n x p维度的数据，能够构建最小的主成分向量为（n-1, p）。这些主成分的方向是以无监督的方式确定的，也即响应变量（Y）不是用来决定主成分方向的。因此，这是以无监督的方式。..." "scale" "x" prcomp()函数形成5种实用操作： 1.

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从补丁追溯漏洞触发路径

函数返回值中增加了对变量ctx->length和ctx->size的负值判断查看ctx变量的结构体定义, struct ngx_http_chunked_s { ngx_uint_t...注意，由于是有符号的，ctx的值是为负数的。...将值进一步向上传递根据返回值rc == NGX_AGAIN, 这个负值会进一步传递到r->headers_in.content_length_n 变量中，注意这也是一个off_t类型的，也就是它也是...ngx_min，但是正如我们前面所说的，长度为负数，所以这个检查就被绕过了 size 被赋予超大值在函数中size_t是一个无符号的long int, 这样size就被意外的赋值为一个超大的数值。...漏洞数据流总结整理数据的流动方向如下图：总结这个漏洞的原因在于，带符号整数在转为无符号数时会变为极大的值，从而导致nginx从socket中读取了超长的值到局部变量中。

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平衡树初阶——AVL平衡二叉查找树+三大平衡树（Treap + Splay + SBT）模板【超详解】

树首先是一个有向无环图，由根节点指向子结点。但是不严格的说，我们也研究无向树。所谓无向树就是将有向树的所有边看成无向边形成的树状图。树是一种递归的数据结构，所以我们研究树也是按照递归的方式去研究的。...在这棵树中，满足在任意一个子树中，都满足左子树 < 根节点 < 右子树，即该树的中序遍历满足从小到大排序的结果。 3.如何构造一个二叉排序树？...（2）如果当前节点不为空，且当前节点的值等于d，那么则找到，返回当前节点。（3）如果当前节点不为空，且当前节点的值大于d，那么则递归在左子树中寻找。...（4）如果当前节点不为空，且当前节点的值小于d，那么则递归在右子树中寻找。...AVL是一种二叉查找树，并且满足树中任意一个节点的左右子树的高度差的绝对值小于等于1，即保持平衡系数不大于1。

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R-三种做PCA函数的差异：princomp，prcomp及rda

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排序分析

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