特别声明：本部分（系列）内容均来自顾祖光博士对ComplexHeatmap的介绍，仅为学习交流，尊重原创。 闲话少说，先说顾老师：顾祖光老师[h...

发现一个功能强大的R包GGally，可以用于多维度呈现变量的属性，以箱线图、直方图、密度图等呈现出来，而且还可以展示变量间的相关关系，分组展示组...

1.数据标准化 为了统一数据的量纲并对数据进行中心化，在主成分分析之前往往需要对原始数据进行标准化。下面以R语言自带的iris范例数据集为例，探...

关于相关性，表示数据之间的相互依赖关系。但需要注意，数据具有相关性不一定意味着具有因果关系。 相关性在组学数据挖掘中应用非常广，如样本的重复检验...

R语言的主成分分析（PCA）详解和带聚类的PCA图绘制 最近有个老师在整理文章数据，由于分组较多，想展示PCA图，说明不同分组的差异，公司默认给...

最近年中总结，我们学习一些基础知识 利用corrplot包中的corrplot()函数 corrplot介绍： 使用： corrplot(cor...

放假期间我们学习一下基础的东西 Corrplot软件包简介 介绍 所述corrplot包是相关矩阵，置信区间的图形显示。它还包含一些进行矩阵重新...

公众号后台有读者留言问这个图的实现办法，这个图相比于普通的PCA散点图是多了一个垂直和水平的误差线，这个如何实现之前还没有尝试过，所以查了查资料...

1. 简介 PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数...

PCA：principal component analysis，主成分分析。将n个维度，通过线性转换为新的n个线性无关的按方差解释度排序的主成...