r绘制群体结构pca主成分分析图 / 张生荣

R语言实现PCA主成分分析图的示例代码

目录简介开始作图 1. PCA 分析图本质上是散点图 2. 为不同类别着色 3. 样式微调简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降 ...

目录 ggmap maps + mapdata ggplot2 + mapdata ggrepel ggmap 说起用R绘制中国地图,很多有经验的老司机肯定会推荐ggmap,无论是里面自带的各种地区绘 ...

目录 Python R语言总结圣诞节快到了,想着用python.r来画画圣诞树玩,就在网络上各种找方法,不喜勿喷哈~~ Python 1. import turtle screen = turtl ...

目录引言 1.安装 2.基础用法 3.图形美化 4.提取交集部分并输出引言韦恩图,Venn diagram,常用图的一种,用来展示集合之间的特异性和共同性.现在有很多在线的网站都可以绘制,但是R ...

概述本文主要介绍一种降维方法,PCA(Principal Component Analysis,主成分分析).降维致力于解决三类问题. 1. 降维可以缓解维度灾难问题: 2. 降维可以在压缩数据的同 ...

PCA简介主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是最常用的一种降维方法,通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用作数据压缩和预处理等.矩阵的主成分就是其协方 ...

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果. 压 ...

一.算法概述主成分分析 (Principal ComponentAnalysis,PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题. ...

目录前言 PCA降维的一般步骤为: 实现PCA降维,一般有两种方法: 总结前言 PCA降维,一般是用于数据分析和机器学习.它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间,从 ...

在本文中,我们将探讨一种简洁的方式,以此来可视化你的MP3音乐收藏.此方法最终的结果将是一个映射你所有歌曲的正六边形网格地图,其中相似的音轨将处于相邻的位置.不同区域的颜色对应不同的音乐流派(例如:古 ...

在之前的博客人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface)里面介绍了特征脸方法的原理,但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍,现在做补充.请将这两篇博文结合起来阅读.以下内容大部分参考自斯坦 ...

tidyr > tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列 > gather(tdata,key="Ke ...

函数kappa() df<-data.frame() df_cor=cor(df) kappa(df_cor, exact=T) 当 κ<100κ<100 , 说明共线性程度小: 当 ...

目录 1.背景 2.样本均值和样本方差矩阵 3.PCA 3.1 最大投影方差 3.2 最小重构距离 4.Python实现总结 1.背景为什么需要降维呢? 因为数据个数 N 和每个数据的维度 p 不 ...

目录介绍 1.加载包 2.加载数据 3.绘图 4.个性化设置聚类方法 5.个性化添加矩阵 6.颜色设置介绍 R corrplot包提供了一个在相关矩阵上的可视化探索工具,该工具支持自动变量重新排 ...

协方差的计算公式及R语言进行验证首先附上协方差公式: 来设5个样本点:(3,9),(2,7),(4,12),(5,15),(6,17) 用R绘制出散点图,大概是这样: 要求这5个点的协方差,首先样本 ...

目录 1.获取数据 2.计算移动均线 3.绘制K线及移动均线上一篇< Python绘制专业的K线图>,讲解了数据获取.K线图绘制及成交量绘制等内容.本篇将在上一篇的基础上,继续讲解移动均 ...

目录 1.股票数据 2.数据处理 3.绘制K线 4.去除图中非交易日 5.在K线图中,添加成交量 K线图简介: K线图又被成为"蜡烛图"."阴阳线"等,它在视觉 ...

一.Python图像处理PIL库 1.1 转换图像格式 # PIL(Python Imaging Library) from PIL import Image plt.rcParams['font.s ...