PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据

一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下，更多见博客)，今天就用数据来实际操练一下。（注意：用了这么多年的PCA可视化竟然是错的！！！）在公众号后台回复“PCA实战”，获取测试数据。一、PCA应用# 加载需要用到的R包library(psych)library(reshape2)library(ggplot2)library(factoextra)1. 数据初始化# 基因表达数据exprData "ehbio_salmon.DESeq2.normalized.symbol.txt"# 非必须sampleFile "sampleFile"2. 数据读入# 为了保证文章的使用，文末附有数据的新下载链接，以防原链接失效data "\t")# 处理重复名字，谨慎处理，先找到名字重复的原因再决定是否需要按一下方式都保留rownames_data 1],unique=T)data 1,drop=F]rownames(data) data 0,]# 去掉方差为0 的行，这些本身没有意义，也妨碍后续 ………………………………