工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

很多时候会出现把一个N*M的矩阵做pca(对M降维)之后却得到一个M*(M-1)矩阵这样的结果.之前都是数学推导得到这个结论,但是, 今天看到一个很形象的解释: Consider what PCA does. Put simply, PCA (as most typically run) creates a new coordinate system by (1) shifting the origin to the centroid of your data, (2) squeezes and

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i

PCA需要先求数据的散布矩阵x*x',再求其特征向量,那么随便一个400*450的图像,就是180000维,矩阵就是180000*180000,matlab无法容纳,那么通常的PCA对图像的降维,比如求eigenface是怎么实现的?难道都是很小的图像?修改 举报添加评论 分享 • 邀请回答   0 吕祺,喜欢思考,爱美好的食物 修改话题经验   Suppose you store the images as column vectors of length NxN (the number of

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 在Scikit中运用PCA很简单: import numpy as np from sklearn import decomposition from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = i

tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE # ....... X = X+black_verify+white_verify+unknown_verify+b

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是

讲解很详细:http://blog.genesino.com/2016/10/PCA/ PCA分析一般流程: 中心化(centering, 均值中心化,或者中位数中心化),定标(scale,如果数据没有定标,则原始数据中方差大的变量对主成分的贡献会很大.) 根据前面的描述,原始变量的协方差矩阵表示原始变量自身的方差(协方差矩阵的主对角线位置)和原始变量之间的相关程度(非主对角线位置).如果从这些数据中筛选主成分,则要选择方差大(主对角线值大),且与其它已选变量之间相关性最小的变量(非主对角线值很

在对数据进行预处理时,我们经常会遇到数据的维数非常之大,如果不进行相应的特征处理,那么算法的资源开销会很大,这在很多场景下是我们不能接受的.而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性,如果能将数据的维度之间进行相应的处理,使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性,就可以达到降维的效果.PCA(主成分分析)便是利用这样的概念将数据映射到新的维度空间中,选择最重要的几个成分作为新空间向量的基,这样在新的坐标空间中,数据既可以保留大部分的数据信息又可以达到降维的效果.在机器学习实战中对于

前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习. 理论知识见:UFLDL教程. 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch),然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening,并进行比较. 实验步骤及结果 1.加载图像数据,得到10000个图像块为原始数据x,它是144*10000的矩阵,随机显示200个图像块,其结果如下: 2.把它的每

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个

Kernel PCA 原理和演示 主成份(Principal Component Analysis)分析是降维(Dimension Reduction)的重要手段.每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影,在不同的方向上这些数据方差Variance的大小由其特征值(eigenvalue)决定.一般我们会选取最大的几个特征值所在的特征向量(eigenvector),这些方向上的信息丰富,一般认为包含了更多我们所感兴趣的信息.当然,这里面有较强的假设:(1)特征根的大小决定了我们感兴趣信息的多少.即

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法

本文是对PCA和SVD学习的整理笔记,为了避免很多重复内容的工作,我会在介绍概念的时候引用其他童鞋的工作和内容,具体来源我会标记在参考资料中. 一.PCA (Principle component analysis) PCA(主成分分析)通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维. 为什么需要降维?以下图为例,图c中的点x y 呈现明显线性相关,假如以数据其实以数据点分布的方向的直线上的投影(一维)已经能够很好的描述这组数据特点了 .

一.为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象,即该群体的祖先来源多样性,我们知道的,不同群体SNP频率不一样,导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点(不一定是显著信号位点与该表型有关,可能是与群体SNP频率差异有关),因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析,随后将PCA结果作为协变量加入关联分析中. 二.怎么做PCA? 简单一个“--pca”参数即可 plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解

前两天面试问到了PCA,感觉讲得不是很透彻,这里再次详细写一下. 首先定义如下变量的含义: X:Rn*m,n个样本m个属性,对于第i个样本xi:R1*m. W:Rm*k,k个正交的单位正交的列向量组成的矩阵,投影矩阵,把原来的m维降到k维.对于第i个维度wi:Rm*1. 投影后的样本矩阵X' = X×W:Rn*k,对于投影后的第i个样本xi' = xi×W:R1*k. 我们做PCA的目的是找出一个投影矩阵W(也就是k个单位向量)使得样本投影后的方差最大.其实理解了加粗的这句话,就已经对PCA有相

如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换,不对这些向量产生旋转的效果,那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量,伸缩的比例就是特征值.这里可以将特征值为负,特征向量旋转180度,也可看成方向不变,伸缩比为负值.所以特征向量也叫线性不变量 PCA的物理意义: 各种不同的信号(向量)进入这个系统中后,系统输出的信号(向量)就会发生相位滞后.放大.缩小等各种纷乱的变化.但只有特征信号(特征向量)被稳定的发生放大(或缩小)的变化.如果把系统的输出端口接入输入端口,那么只有特征信号(特征向量)第二次被放大

我们知道,PCA是用于对数据做降维的,我们一般用PCA把m维的数据降到k维(k < m). 那么问题来了,k取值多少才合适呢? PCA误差 PCA的原理是,为了将数据从n维降低到k维,需要找到k个向量,用于投影原始数据,是投影误差(投影距离)最小.  用公式来表示,如下 其中 m表示特征个数 分子表示原始点与投影点之间的距离之和,而误差越小,说明降维后的数据越能完整表示降维前的数据.如果这个误差小于0.01,说明降维后的数据能保留99%的信息. k值选取的原理 实际应用中,我们一般根据上式,选择

1.PCA简介 遭遇维度危机的时候,进行特征选择有两种方法,即特征选择和特征抽取.特征选择即经过某种法则直接扔掉某些特征,特征抽取即利用映射的方法,将高维度的样本映射至低维度.PCA(或者K-L变换),即Principal Component Analysis是特征抽取的主要方法之一.     PCA适用于非监督的学习的不带标签(带标签的样本,往往用LDA降维)的样本降维,特别是小样本问题.广义认为,这类样本属性之间的相关性很大,通过映射,将高维样本向量映射成属性不相关的样本向量.PCA的步骤是