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主成分分析图
(PrincipalComponentAnalysis)
;在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，变量个数太多就会增加课题的复杂性。
变量之间有一定相关关系。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，新变量尽可能保持原有的信息。就是对数据进行降维处理，转换后的这组变量叫主成分。
;参考文献：Investigationoflongnon‐codingRNAexpressionprofilesinpatientswithpost‐menopausalosteoporosisbyRNAsequencing.ExpTherMed.?2020Aug;20(2):1487-1497.doi:10.3892/etm.2020.8881.;参考文献：ComprehensiveAnalysisofAutophagy-AssociatedlncRNAsRevealPotentialPrognostic
PredictioninPancreaticCancer.FrontOncol.?2021;11:596573.doi:?10.3389/fonc.2021.596573;ThePCAplotshowedclearseparationbetweenCTRLandAFB1treatedgroups.;参考文献：ASimpleGuidelinetoAssesstheCharacteristicsofRNA-SeqDataBiomedResInt.?
2018Nov4;2018:2906292.doi:10.1155/2018/2906292.;参考文献：ASimpleGuidelinetoAssesstheCharacteristicsofRNA-SeqDataBiomedResInt.?
2018Nov4;2018:2906292.doi:10.1155/2018/2906292.
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