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OTU table 的pca主成分分析

时间: 2023-10-24 10:06:32 浏览: 292

练习题主成分分析PCA图-R语言基础及绘图

练习题五：主成分分析PCA图 otu_raw <- read.table(file="PCA.xls", header=T, check.names=FALSE, sep="\t") rownames(otu_raw) <- otu_raw[,1] otu <- otu_raw[,-1] otu <- t(otu) otu_pca <- prcomp(otu, cor = TRUE, scal = TRUE) pca_sum <- summary(otu_pca) pc12 <- otu_pca$x[, 1:2] mex <- 0.1*abs(max(pc12[, 1])-min(pc12[, 1])) mey <- 0.1*abs(max(pc12[, 2])-min(pc12[, 2])) xlimt = c(min(pc12[, 1])-mex, max(pc12[, 1])+mex) ylimt = c(min(pc12[, 2])-mey, max(pc12[, 2])+mey) sam_pch <- c(10:18) sam_col <- rainbow(9) library("maptools") pdf("pca.pdf", width=7, height=7) plot(pc12, xlim=xlimt, ylim=ylimt, xlab="PC1", ylab="PC2", main="PCA analysis", cex=1, las=1, pch=sam_pch, col =sam_col) pointLabel(x = pc12[, 1], y = pc12[, 2], labels = rownames(pc12), cex =1.2, col = sam_col) dev.off()

OTU table的pca主成分分析是一种常用的数据降维算法，具体包括奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)等方法。其中，主成分分析(PCA)是使用最广泛的数据降维算法之一。通过主成分分析，可以将原始的高维数据转换为一组新的低维特征，这些特征是原始数据中最重要的特征，能够保留原始数据的大部分信息。

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