主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。例如，使用PCA可将30个相关（很可能冗余）的环境变量转化为5个无关的成分变量，并且尽可能...
主成分分析（PCA）原理
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到...
主成分分析与因子分析在SPSS中的区别
主成分分析 基本思想： 实质上是将多个指标综合成少数几个指标的方法。 主成分分析是利用降维的方法，在确保数据信息损失最小的原则下，把多个指标转化为少数几个综合指标的一种对多变量数据进行最佳综合简化的多...
主成分分析（PCA）原理详解
一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究...
主成分分析的原理
随着收集数据的成本降低，数据的量越来越大。关于每个病例或者样本，我们可收集很多指标。但对于应实践应用，不是指标越多越好，而越少越简单越好。如果能用一个指标代替的数据，就最好不要用多个指标进行描述，因为...
利用GCAT做主成分分析（PCA）
做pca大体思路： snp raw data——转成plink二进制格式——然后用gcta生成matrix——然后用R作图 1、转二进制文件，先说把raw data转成plink的bfile二进制格式...
R语言多元分析
A. 主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第...
主成份分析（PCA）在生物芯片样本筛选中的应用及在R语言中的实现
主成份分析方法可以对基因芯片的样本聚类情况进行可视化，可获得样本在实验组和对照组之间的直观分布情况，从而便于对异常样本进行检测和去除，否则异常样本的存在将会对差异基因的鉴定等后续分析造成不利影响。下面...