R绘图之主成分分析3d

主要观点总结

文章介绍了使用主成分分析（PCA）进行数据分析的过程。包括数据的来源、PCA分析的具体步骤和可视化方法。此外，文章还提到了如何处理异常数据，并分享了相关的R语言代码和包的使用。

关键观点总结

关键观点1: PCA分析的数据来源多样性

PCA分析可以用于不同类型的数据，如群体SNP数据、不同国家不同行业的经济总值、基因在多样本中的表达水平等。

关键观点2: PCA分析的结果解读

通过PCA分析，可以获得样本在实验组和对照组之间的直观分布情况，或者获得相似国家的聚类结果，或者是不同群体的相似程度等信息。

关键观点3: 异常数据对差异基因鉴定的影响

异常数据的存在会对差异基因的鉴定造成不利影响，因此在进行PCA分析之前，需要处理异常样品。

关键观点4: R语言在PCA分析中的应用

文章介绍了使用R语言进行PCA分析的具体步骤，包括建立模拟的芯片数据矩阵、进行PCA分析、可视化结果等。

关键观点5: 分享生信培训班报名信息和福利

文章还分享了生信培训班报名信息和相关福利，如生信学习资料和优惠报名等。

文章预览

我们先来看几张3d主成分分析图片： 主成分分析数据 数据来源多样化，可以是群体SNP数据、可以是不同国家不同行业经济总值、可以是基因在多样本中的表达水平。结果呢，我们可以直接获得样本在实验组和对照组之间的直观分布情况，或者获得相似国家的聚类结果，或者是不同群体的相似程度。以便于我们对数据整体进行把握，去除异常样品，否则异常数据的存在会对差异基因的鉴定造成不利影响。 软件和数据 我们先造点数据以供使用，首先用在R中建立一个模拟的芯片数据矩阵，该矩阵为10000行（10000个基因），60列（60个样本）： chip.dat 这样通过正态分布函数生成随机的数据； 我把60个样本分为两组，前30列和后30列各为一组，给它们定义不同的颜色： colour ………………………………