对于主成份分析。我给你一个不错的关于主成分和因子分析的博客吧。
http://hi.baidu.com/quantumyang/blog/item/1d01c315a6a20001b9127bbb.html
http://hi.baidu.com/quantumyang/blog/item/06e4a33025b3f5a6d0a2d383.html
通常的使用主成分分析的建模步骤：
第一步：选取了8个与城市经济实力密切相关的指标；
第二步：对指标进行无量纲化处理（或归一化处理）。根据不同情况采用不同的公式标准化。
第三步：进行主成分分析。
1..采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转。
2.第一主成分的特征根值，方差贡献率，累计方差贡献率。
第四步：确定权重由分析的主要个指标，建立权重。
第五步：计算综合评价值。
用matlab如何做代谢组学的主成分分析?
通常的使用主成分分析的建模步骤：第一步：选取了8个与城市经济实力密切相关的指标；第二步：对指标进行无量纲化处理（或归一化处理）。根据不同情况采用不同的公式标准化。第三步：进行主成分分析。1..采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转。2.第一主成分的特征根值，方差贡献率，累计方差贡献率。...
代谢组学用色谱柱分离出的物质怎么检测其结构进行pca分析
3.主成分分析（PCA）：数据导入：将处理后的代谢物数据导入统计软件或专用的生物信息学工具。PCA运算：应用PCA算法，该算法通过提取数据的主要变异来源来降低数据维度，同时保留大部分数据信息。结果解释：分析PCA得到的主成分，每个主成分代表数据集中的一个变异方向。这有助于识别样品间的差异和代谢物间的...
代谢组学分析流程
代谢组学分析流程主要包括以下几个步骤：样品制备、代谢物分离与检测、数据处理与分析、生物标志物筛选与验证以及生物学解释。首先，样品制备是代谢组学分析的第一步。在这一阶段，生物样品如细胞、组织或体液需要进行匀浆处理，随后使用有机溶剂或水提取代谢物。提取过程中可能会加入内标物质，以减少实验误差...
【代谢组学】3.数据分析
VIP ( Variable Importance in Projection) 变量重要性投影 每一个m\/z都有VIP值，表示这个m\/z在某一个主成分上的投影，即 重要程度 ； 一般我们使用第一、第二主成分的VIP来表示这个m\/z对模型分型的贡献程度， VIP>=1被认为是具有显著贡献的 。代谢组学数据分析最后两部分内容——功能分析...
PLS-DA代替PCA试试降维效果?
其实，如果不做代谢组学或者看这方面的文章，一般学点组学分析的人还真不容易看到PLS-DA，因为常见组学（转录组、蛋白组），文章中一般使用PCA分析降维（ 转录组不求人系列(三)：PCA分析及CNS级别作图 ），代谢组学使用较多。如果你的样品之间相关性不强，这时候主成分分析降维的效果其实不太好，就...
偏最小二乘法的原理与实现
在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用 一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量）， 除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCA）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘...
