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R语言绘图：PCA分析和散点图--第1页
精选文档
PCA分析和散点图
gaom
今天主要跟大家演示一下简单的PCA分析，并且以散点图的形式将结果展示
出来。
首先在进行PCA分析之前，先跟大家稍微讨论下什么是PCA分析。PCA分
析又叫主成分分析，其实从字面上来理解我们可以发现它其实是和样品分组相关
的。
举个简单的例子，我们观察了某种植物的株高、叶片大小、果实大小等等多种性
状，并记录每种性状对应的数值。这时候我们想看看根据这些性状信息看看我们观
察的样本是否明显的分组现象。每一种性状相当于一个维度。利用PCA分析可以
将结果投影到一个低维的向量空间（具体计算就不详述了）。类似的比如我们多个
样本的表达谱数据，每个基因在各个样品的表达情况就可以算作一个维度。如果大
家对PCA算法感兴趣的话，可以自行百度，在这里就不进行太多的描述了。毕竟
今天主要是教大家怎么利用R进行PCA分析和结果展示。还是第一步，我们先准
备好我们用来分析的数据。
setwd()#打开文件所在路径，并将文件所在目录作为工作目
录
data-read.table(file=,header=T,sep=)#读取数据，并将首行
作为列名
dim(data)
##[1]299913
head(data)
##ID_REFT01T02T03T04T05T06
##11007_s_at10.19858611.80567610.86795311.76366012.07223212.108312
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可编辑
R语言绘图：PCA分析和散点图--第1页
R语言绘图：PCA分析和散点图--第2页
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