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kingsensunny新蟲 (正式寫手)
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BIOLOG法在土壤微生物群落分類中主成分分析結果的解讀 已有2人參與
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主成分分析法（principal component analysis, PCA）可將BIOLOG法產生的大量數據進行降維處理，是BIOLOG數據分析中應用最為廣泛的多元分析方法之一。通過主成分分析可以將不同樣本的多元向量變換為互不相關的主元向量（PC1和PC2是主元向量的分量），在降維后的主元向量空間中可以用點的位置直觀地反映出不同微生物群落的代謝特征[20]。主成分分析處理后，原指標與主成分的關系可以用以下公式表示[21]： Ｃ1=L11Ｘ1+L12Ｘ2+…+L1ｐＸＰ Ｃ2=L21Ｘ1+L22Ｘ2+…+L2ｐＸｐ （4-2） Ｃｍ=Lｍ1Ｘ1+Lｍ2Ｘ2+…+LmｐＸｐ Ｃ1,Ｃ2…Ｃｍ是第1,2,…,ｍ個主成分(即綜合因子),ｍ≤ｐ;Ｘi(ｉ=1,2,…,ｐ)是標準化的原變量；Lij(ｉ=1,2,…,ｍ；ｊ=1,2,…,ｐ)是原指標計算主成分的系數,也稱為因子負荷量或載荷。主成分的計算主要是找到這些因子負荷量Lij,因子負荷量的大小和它前面的正負號直接反映了主成分與相應變量之間關系的密切程度和方向[8]。 PCA的基本條件與主成分的基本性質[22]: 第一，各主成分是相互獨立的。這使分析主成分的意義時不必考慮與其它主成分的關系，相對比較簡單； 第二，由標準化原指標求主成分的系數就是各主成分相應的特征向量； 第三，主成分的方差是相關矩陣的特征根或特征值即綜合因子。在求解時按其大小依次排序,特征根或特征值越大,對應的主成分變量包含的信息就越多。在分析時只要由大到小選擇前幾個主成分分析其意義就可以,即各主成分的作用大小是:Ｃ1≥Ｃ2≥ …≥Cm>0； 第四，某個主成分的貢獻率=該主成分的方差/全部主成分的方差之和×100%； 第五，前Ｐ個主成分的累計貢獻率為前Ｐ個主成分貢獻率之和。實際應用中,一般取累積貢獻率為70%～85%或以上所對應的前Ｐ個主成分即可。在資料所含的變量個數、樣品數及累積貢獻率固定的前提下,Ｐ/ｍ的比值越小,則說明此資料用PCA越適合； 第六，因子負荷量Lij的大小和它前面的正負號直接反映了主成分與相應變量之間關系的密切程度和方向,系數的絕對值越大,說明該主成分受該指標的影響也就越大。 我看了網上SPSS主成分分析的視頻教程，做出了如圖所示的主成分分析結果，問題是按照我的理解不能很好地解釋我的實驗。故來此詢問懂的前輩指導，或者同樣做這個課題的人交流一下。 主成分分析表.jpg 主成分分析成分旋轉矩陣.png 主成分分析成份得分系數矩陣.png 主成分分析解釋的總方差.png 主成分分析碎石圖.png 主成分分析旋轉空間中的成分圖.png |
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