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R語言做主成分分析實例
2017-06-12
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R語言做主成分分析實例

在做多樣本的RNA-Seq數(shù)據(jù)中經(jīng)常會用到主成分分析（PCA）來分析，那么什么是PCA呢，這個可以百度一下，大概意思如下：

主成分分析法是數(shù)據(jù)挖掘中常用的一種降維算法,是Pearson在1901年提出的,再后來由hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計方法，其最主要的用途在于“降維”，通過析取主成分顯出的最大的個別差異,也可以用來削減回歸分析和聚類分析中變量的數(shù)目，與因子分析類似。

比如你要做一項分析人的肥胖的因素有哪些，這時你設(shè)計了50個你覺得都很重要的指標(biāo)，然而這50個指標(biāo)對于你的分析確實太過繁雜，這時你就可以采用主成分分析的方法進(jìn)行降維。50個指標(biāo)之間會有這樣那樣的聯(lián)系，相互之間會有影響，通過主成分分析后，得到三五個主成分指標(biāo)。此時,這幾個主成分指標(biāo)既涵蓋了你50個指標(biāo)中的絕大部分信息，這讓你的分析得到了簡化（從50維降到3、5維）。

今天就用一個實例來講解一下在R語言中如何實現(xiàn)PCA分析：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：

一個表達(dá)矩陣：testPCA，行為基因，列為樣本

我們使用princomp()函數(shù)來做主成分分析,使用的格式為:

princomp(formula,data = NULL,subset,na.action,...)

其中formula是沒有響應(yīng)變量的公式,類似于回歸分析和方差分析中但是沒有響應(yīng)的變量.data是數(shù)據(jù)框,類似于回歸分析和方差分析.

使用代碼如下：

head(testPCA)
pca1 <- princomp(testPCA,
cor = T)
summary(pca1,loadings=T)


從PCA結(jié)果中可以看出，前4個變量Comp.1,Comp.2,Comp.3已經(jīng)貢獻(xiàn)了89.2%的信息，Loadings中的矩陣分別對應(yīng)主成分與各樣本之間的系數(shù)關(guān)系,我們選擇前三個主成分進(jìn)行后續(xù)可視化，觀察八個樣本之間的關(guān)系。

library(scatterplot3d)
PCA1=pca1$loadings[,1]
PCA2=pca1$loadings[,2]
PCA3=pca1$loadings[,3]
colors=rainbow(24)
s3d=scatterplot3d(PCA1,PCA2,PCA3
              #, highlight.3d = TRUE
              , col.axis = "blue",angle = 40,
              color=colors[seq(1,24,3)], main =
              "Principal component analysis", pch = ' ')
s3d$points(PCA1,PCA2, PCA3, pch =15:22,
           cex = 2,col=colors[seq(1,24,3)])
legend(s3d$xyz.convert(-0.2, -0.2, -0.2),
pch = 15:22, yjust=0,
legend =colnames(testPCA),
cex = .7,col=colors[seq(1,24,3)],bty="n")


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }