R数据分析:主成分分析及可视化
相关推荐
-
用R为数据分析插上翅膀
" No one konws everything, and you don't have to." --科白君 "R数据分析"专题·第1篇 编辑 | ...
-
博士师兄手把手教你用R语言做PCA分析,不存在学不会!
手把手教你用R语言做PCA主成分分析,不存在学不会 作者简介 本文作者Trigo Hoang,作者目前在香港攻读博士学位,硕士期间发表了多篇生信相关的SCI,累计影响因子35+,公众号简书会记录作者学 ...
-
R语言 PCA(主成分分析),CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22762 主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多 ...
-
【直播】我的基因组55:简单的PCA分析千人基因组的人群分布
好久不见,我们的直播又开始啦!今天,我们主要讲的是人群分布,先用简单的PCA来分析一下千人基因组的人群分布吧! PCA分析,就是主成分分析,我博客有讲过(点击最底部的阅读原文或复制链接http://w ...
-
盘点数据分析师笔试题 你会做几道?
上次,我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧,本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题(当然,即便是笔试用不到,面试也可以用得到哈),希望当遇到这类典型题目时,大家可以轻松应对. 盘点数据分析师笔 ...
-
【R分享|实战】PCA分析与可视化
" 不求做的最好,但求做的更好." --科白君 "R实战"专题·第17篇 编辑 | 科白维尼 4791字 |12分钟阅读 本期推送内容 最近我们分享 ...
-
R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量).但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量.随着两个以上的解释变量,它开 ...
-
R语言主成分分析(PCA)葡萄酒可视化:主成分得分散点图和载荷图
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22492 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析. 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框:vintages包含类标签.这些数据是对生长在意大 ...
-
R数据分析:潜变量与降维方法(主成分分析与因子分析)
今天把潜变量和降维分析的方法合起来给大家写写,因为这两个东西之间有诸多共同之处. 潜变量 为啥需要潜变量呢?考虑一个问题,比如你想测测一个人有多幸福,你怎么测? 估计你会看看这个人: 脸上有没有笑容 ...
-
R数据分析:混合效应模型的可视化解释,再不懂就真没办法
好多同学咨询我混合效应模型,有些问题自己需要讲很多遍,想想就再开一贴,争取这一篇文章给大家写清楚. 混合效应模型名字很多,Hierarchical Modeling, also known as Mi ...
-
R数据分析:广义估计方程式GEE的做法和解释
好久没有更新文章了,因为同学们咨询的问题有点多,另一个原因就是自己实在太懒.... 今天继续给大家写广义估计方程式GEE. In statistics, a generalized estimatin ...
-
R数据分析:潜增长模型LGM的做法和解释,及其与混合模型对比
今天收到了北京大学老师打来的电话,问我如果没有被数据科学方向的导师录取,愿不愿意去读生物统计的博士. 我婉拒了,些许遗憾,但不后悔,原因全是个人选择,读博挺好的,但是我决定换一种环境,去工作了. 从去 ...
-
R数据分析:如何用lavaan包做结构方程模型,实例解析
今天给大家写一个非常经典的结构方程模型的例子,这个例子是用来研究精神错乱的,模型总共有3个因子,一个社会经济地位SES,另外两个分别是1967年和1971年的精神错乱alien.每个因子两个测量指标, ...
-
R语言生存分析可视化分析
完整原文链接:http://tecdat.cn/?p=5438 生存分析指的是一系列用来探究所感兴趣的事件的发生的时间的统计方法. 生存分析被用于各种领域,例如: 癌症研究为患者生存时间分析, &qu ...
-
R数据分析:用lme4包拟合线性和非线性混合效应模型
快一个月没更新文章啦,今天收到好几个粉丝的催更私信,好的吧,实在对不住大家期待的眼神,看样子不能再拖啦,想想写啥好呢,大家咨询比较多的,混合模型算一个,今天就继续给大家写写混合模型如何做吧. 混合模型 ...
-
R语言动态图可视化:如何、创建具有精美动画的图
原文链接:http://tecdat.cn/?p=8003 演示数据集 library(gapminder) head(gapminder)## # A tibble: 6 x 6 ## countr ...
