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小小佐羅2木蟲 (正式寫手)
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[求助]
PCA分析的圖看不懂 找高手來解釋下 已有5人參與
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這個圖看不懂 PC1（8.9%）是第一主成分，PC2（8.5%）為第二主成分，誰能詳細(xì)解釋下這2個百分?jǐn)?shù)的含義。 附原文：The first two principal components explain 17.4% of variance. |
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【答案】應(yīng)助回帖
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請參考15樓。PCA是分析群落聚集在一起的結(jié)果如何，而這些聚集是環(huán)境因子決定的，這些因子可以是各種東西。比如pH，溫度，金屬濃度，有機(jī)物，有沒有種植物（用0和1表示有沒有），等等。因為一般要求數(shù)據(jù)是因子的三倍以上，所以大數(shù)據(jù)量才能有一個好的指示。而因子多寡不是重點，因為我們不知道環(huán)境中哪些因子影響了你的結(jié)果，如果你有5個因子，通過分析其一軸和所有軸的p值小于0.05，說明因子可以用來作圖，但即便如此你也不能說所有因子有作用。你得看看各因子是否有顯著，p值。如果5因子得出的一軸和/或總的p值大于0.05，說明因子有無效的。把計算得出F值最低的刪掉，繼續(xù)分析，直到你得到顯著的p值。你看的這文章pc1和2意思是所有因子作用下群落聚類得到這樣分布的可能性。因為PCA分析是空間的，不是平面的。因子影響不會只朝xy軸走，只是為了更加明白，只作出一二軸，并把它們的空間構(gòu)象投影到平面。只要p值ok，一二軸數(shù)據(jù)低于80%很正常。說明作者分析的因子中只有這兩個比較好解釋結(jié)果，其他因子加進(jìn)來p值就低于0.05，那即使解釋了90%也沒意義。因子五花八門，你要100個都行。但不是越多越好。你要確保的是目標(biāo)數(shù)據(jù)多，而不是因子多少。所以哪怕只有一個因子理論上也行。至少結(jié)果是可靠的。至于作者圖中沒有很好的分離，那是另外一回事了。說明因子的確不夠。有時候你測了因子，不一定就是真實有用的 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
19樓2015-12-25 08:52:30
songxc123
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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共同學(xué)習(xí)，個人認(rèn)為是這樣的。 主成分分析是將所有影響因子分開，通過分析，得到不同影響因子對產(chǎn)生變異量（差異）的貢獻(xiàn)率。PC1指貢獻(xiàn)率上排名第一的貢獻(xiàn)率，是對變異量影響最大的一個因子，8.9%的貢獻(xiàn)率，PC2就是排名第二的因子的貢獻(xiàn)率是8.5%。 個人認(rèn)為這個貢獻(xiàn)率不是很高，一般我看了幾篇文獻(xiàn)，有的前2個主成分可以占到80%以上的貢獻(xiàn)率。 純屬個人見解，歡迎高手指點！ |
3樓2012-02-08 15:53:31
peterrjp
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7樓2012-09-03 14:16:49
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8樓2012-11-27 21:46:44
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11樓2012-11-29 08:40:01
【答案】應(yīng)助回帖
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你的理解是錯的！第一軸不是因子一，而是所有因子在一軸的投影，其他一樣。如果用r語言分析，每個因子的貢獻(xiàn)率都可以算出來。canoco我還沒搞清楚。 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
18樓2015-12-25 08:32:35
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2樓2012-02-08 11:47:13
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4樓2012-02-08 19:15:00
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6樓2012-09-02 17:21:39
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9樓2012-11-28 15:38:31
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10樓2012-11-28 15:44:22
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