数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据（查看文末了解数...
R语言 PCA(主成分分析)，CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。 所谓降维，就是把具有相关性的变量数目减少，用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交，即没有相关性，则...
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
在讨论分类时，我们经常分析二维数据（一个自变量，一个因变量）。但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据，预测急诊病人的心肌梗死，包含变量： 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...
R语言中如何进行PCA分析？利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图（下）
PCA的实现流程使用上面创建的data_3数据来进行后续操作。首先生成表达矩阵，包含3个基因在200个样本中的表达情况。> kable(headTail(data_3),booktabs=T,caption = "Expression 3Gene in 200 samples") Table: Expression 3Gene in 200 samples | |Ge_1 |Ge...
R语言中如何进行PCA分析？利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图（上）
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图，包括简单分析与操作流程，对比不同方式得到的结果差异，提供脚本代码供练习（下载链接见文末）PCA分析的原理在处理基因差异表达数据时，有时候需要分析其中因素的影响最大，判断结果的关系，这个时候可以用PCA分析法，之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析，如果有兴趣点击这里查看，今天的笔记主要围绕实际操作过程进行分享。笔者学习时参....
跟着Nature Biotechnology学作图:R语言pca分析并使用ggplot2可视化结果
论文Removing unwanted variation from large-scale RNA sequencing data with PRPShttps://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability数据链接https://zenodo.org/record/6459560#.Y2D2NHZBzidhttps....
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