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统计-降维:主成分分析PCA(principal Compone

统计-降维:主成分分析PCA(principal Compone

作者: PriscillaBai | 来源:发表于2018-06-23 12:28 被阅读0次

    PCA:无监督的分类器

    PCA的原理:

    1. 拿二维数据举例,先画出一条直线,将点映射到直线上
    2. 计算SS,即每个点到原点距离平方和,旋转直线,让SS达到最大,此时的直线就叫PC1
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    每增加4个基因1, 增加1个基因2,说明是基因1主导的PC1
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    与PC1垂直的直线就是PC2
    3. 将PC1和PC2旋转成垂直的,计算variation以及PC1和PC2各自占的比例

    4. 如果基因数增多,就先确定PC1,再在各个维度上画很多垂直的PC2,PC3,PC4……挑选variation最大的两个PC画图
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