如何用R语言画ROC曲线图R语言如何做ROC曲线ROC曲线,做分类时经常会用到的一种结果表现方法。诸如此类的工作,首选工具当然是R。在CRAN上搜了一下,找到一个叫ROCR的包。尽管这个包已经很久没更新了,但用起来还是很爽的。先看一下我画的ROC曲线。里面是三份预测2023-02-20Python110
R语言 RDA分析(去冗余物种)也做了挺多次RDA分析,自己现在小结一下RDA分析流程: 就我个人而言,虚线前面都是不太经历的步骤,我一般不会主动删去样品的环境信息,因为我接触的菌群这块本来就没有什么多余的环境信息-_-||,所以我的重点放在怎么去除多余OTU或菌群上2023-02-20Python120
R语言|绘制物种累计曲线物种累积曲线( species accumulation curves)用于衡量和预测群落中物种丰富度随样本量扩大而增加的幅度,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于判断样本量是否充分的并估计群落丰富度。 一般而言,在样本量较少的情况下,2023-02-20Python140
《数量生态学:R语言的应用》第二版阅读笔记2对于我们的物种数据,通常具有相同的刚量,通常是正值和零,对这样的数据几种简单的转化函数,可以降低极大值的影响: 简单转化只是对数值进行独立的处理,而标准化是数值之间的处理。 这些标准化过程是否正常运行?最好利用绘图函数或总结函数密2023-02-20Python320
R包 clusterProfiler: GO和KEGG富集结果显示基因symbol注:1)MF和CC方法同BP,将BP改为MF,CC即可。 2)可视化中,showCategory为显示的item数,scale_y_discrete则调节label过长的情况,让图片看起来 更美观。 3)检查结果,可见geneI2023-02-20Python130
R语言中实现层次聚类模型R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的2023-02-20Python180
R语言直接将图片导出至pptx或docx在之前学习的时候,老师有推荐"export"这个神器可以将图片直接导出至ppt,但是发现3.6及4.0版本的R语言仍然无法使用export。 因此,切换至另外一个叫"eoffice"的packag2023-02-19Python140
简述种群增长模型中r.k的生物学意义S 型曲线? 环境条件是有限的,因此,种群不可能按照“J”型曲线无限增长。当种群在一个有限的环境中增长时,随着种群密度的上升,个体间对有限的空间,食物和其他生活条件的种内竞争必将加剧,以该种群生物为食的捕食者的数量也会增加,这就会使这个种群2023-02-19Python140
lefse分析怎么读 LEfSe(Linear discriminant analysis Effect Size,线性判别分析)即LDA Effect Size分析,是一种发现和解释高纬度数据生物标识(分类单元、通路、基因)的分析工具,可以实现两个或者2023-02-19Python360
R语言学习笔记之聚类分析R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t2023-02-18Python120
R语言学习笔记之聚类分析R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t2023-02-18Python160
【R语言编程】---绘制带聚类树的丰度图(代码示例)前言:接上一篇,很多文献中为了更直观的展示一个微环境中的菌群分布,常常将样本聚类与物种丰度同时展示。 1.数据结构 首先需要准备丰度数据表Abundance.txt和分组信息group.txt 丰度数据以样本为列名,以菌种为行名2023-02-17Python350
《数量生态学:R语言的应用》第二版第三章-关联测度与矩阵------Q模式生态学涉及多元统计方法,特别是排序和聚类,都是明确或不明确地基于所有可能对象或者变量之间的比较。这些比较通常采用关联测度(association meansures)(常称为系数或者指数)的形式,不管是样方还是变量之间的比较都是基于他2023-02-17Python180