PCA主成分分析_R语言实战
作为零计算机基础，纯生物背景的实验喵，有很多技能还不会，只希望将自己学习到的知识记录下来，一方面让自己能够时常温故知新，一方面与大家分享学习内容和心得，一起进步呀。 主成分分析（principle component analysis，
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R语言常用函数（基本）
vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 sequence：等差序列 rep：重复 length
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析
主成分分析主成分分析（(Principal Component Analysis，PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分（原来变量的线性组合）。整体思想就是化繁为简，
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如何在R中使用科学计数法
全局科学计数法讲解： https:blog.csdn.netdatanewlookarticledetails108947031单次使用科学计数法： 怎么在R语言中怎么切换科学计数法 - 开发技术 - 亿速云 (yisu
【R语言 第3篇】用R进行主成分分析
主成分分析和探索性因子分析是两种用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法。 主成分分析（PCA）是一种将数据降维技巧，它将大量相关变量转化成一组很少的不相关变量，这些无相关变量称为主成分。 探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组
R语言用principal和princomp怎么实现 主成分分析和因子分析
princomp(x, cor = FALSE, scores = TRUE, covmat = NULL, subset = rep_len(TRUE, nrow(as.matrix(x))), )当cor = TRUE是使用相关系数矩阵
为什么R语言中两列的数据框，删去第一列后剩下的变成了因子，代码如下
数据框是由多个不同模式的不同变量组成的，而变量分为连续型变量、名义型变量、有序型变量，其中名义型变量和有序型变量在r中被称为因子。数据框的每一列并不都是因子。只有名义型和有序型的列才是因子。你可以使用函数str(数据框)来显示此数据框的信息
R语言绘制二元聚类图
R语言绘制二元聚类图说明之前使用k均值方法将数据划分到不同的簇中，但当变量个数大于2时，就无法在二维空间中展示数据聚类的过程，因此可以使用二元聚类图先将变量减少成两个主要成分，然后利用组件（诸如轴线和椭圆）来展示数据聚类的结果。操作载入包，