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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(jié)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(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，是BIOLOG數(shù)據(jù)分析中應(yīng)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(guān)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(diǎn)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(biāo)與主成分的關(guān)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(gè)主成分(即綜合因子),ｍ≤ｐ;Ｘi(ｉ=1,2,…,ｐ)是標(biāo)準(zhǔn)化的原變量；Lij(ｉ=1,2,…,ｍ；ｊ=1,2,…,ｐ)是原指標(biāo)計(jì)算主成分的系數(shù),也稱為因子負(fù)荷量或載荷。主成分的計(jì)算主要是找到這些因子負(fù)荷量Lij,因子負(fù)荷量的大小和它前面的正負(fù)號(hào)直接反映了主成分與相應(yīng)變量之間關(guān)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(zhì)[22]: 第一，各主成分是相互獨(dú)立的。這使分析主成分的意義時(shí)不必考慮與其它主成分的關(guān)系，相對(duì)比較簡單； 第二，由標(biāo)準(zhǔn)化原指標(biāo)求主成分的系數(shù)就是各主成分相應(yīng)的特征向量； 第三，主成分的方差是相關(guān)矩陣的特征根或特征值即綜合因子。在求解時(shí)按其大小依次排序,特征根或特征值越大,對(duì)應(yīng)的主成分變量包含的信息就越多。在分析時(shí)只要由大到小選擇前幾個(gè)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(gè)主成分的貢獻(xiàn)率=該主成分的方差/全部主成分的方差之和×100%； 第五，前Ｐ個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為前Ｐ個(gè)主成分貢獻(xiàn)率之和。實(shí)際應(yīng)用中,一般取累積貢獻(xiàn)率為70%～85%或以上所對(duì)應(yīng)的前Ｐ個(gè)主成分即可。在資料所含的變量個(gè)數(shù)、樣品數(shù)及累積貢獻(xiàn)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(fù)荷量Lij的大小和它前面的正負(fù)號(hào)直接反映了主成分與相應(yīng)變量之間關(guān)系的密切程度和方向,系數(shù)的絕對(duì)值越大,說明該主成分受該指標(biāo)的影響也就越大。 我看了網(wǎng)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(jié)果，問題是按照我的理解不能很好地解釋我的實(shí)驗(yàn)。故來此詢問懂的前輩指導(dǎo)，或者同樣做這個(gè)課題的人交流一下。 主成分分析表.jpg 主成分分析成分旋轉(zhuǎn)矩陣.png 主成分分析成份得分系數(shù)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(zhuǎn)空間中的成分圖.png |
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2015-06-17 07:00:54, 1.17 M
11樓2015-06-17 07:02:12
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3樓2015-05-30 18:02:50
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3、關(guān)于旋轉(zhuǎn)成分矩陣： 這個(gè)圖表示三個(gè)主成分列出來了，并且三個(gè)主成分中，每個(gè)主成分下面的碳源是經(jīng)過前面所說的Ｃ1=L11Ｘ1+L12Ｘ2+…+L1ｐＸＰ Ｃ2=L21Ｘ1+L22Ｘ2+…+L2ｐＸｐ （4-2） Ｃｍ=Lｍ1Ｘ1+Lｍ2Ｘ2+…+LmｐＸｐ 這個(gè)公式進(jìn)行的某種相關(guān)轉(zhuǎn)換后得出了每種主成分嗎？ 還有一個(gè)問題就是，這三個(gè)主成分下面已經(jīng)包含了所有的碳源了，結(jié)合前面的碎石圖和解釋的總方差圖，3后面的那些成分都是些什么東西�。窟@怎么解釋？ 主成分分析成分旋轉(zhuǎn)矩陣.png |
4樓2015-05-30 18:10:08
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4、關(guān)于旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖： 對(duì)于這個(gè)問題，有的文獻(xiàn)上是這樣寫的：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(guān)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(diǎn)的位置直觀地反映出不同微生物群落的代謝特征[20]。我想問一下，這個(gè)圖是文獻(xiàn)上所說的在空間中用點(diǎn)的位置反映碳源利用喜好的嗎？ 但是這樣的空間點(diǎn)的位置也不直觀啊，難以看出其中包含的什么信息。并且，文獻(xiàn)中所說的空間中點(diǎn)的位置是平面圖（第二張圖）。怎樣才能得到文獻(xiàn)中的那種圖呢？ 主成分分析旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖.png 空間中點(diǎn)的位置.png |
5樓2015-05-30 18:24:19
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