主成分分析(PCA)如何计算方差解释率

我们常看到的PCA图中,每个成分都对应了每个特征方差贡献率。通常,求得了PCA降维后的特征向量,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比。 (文...

我们常看到的PCA图(如下)中,每个成分都对应了每个特征方差贡献率。通常,求得了PCA降维后的特征向量,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比。

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(文章链接:https://doi.org/10.1038/s41467-021-23879-2)


方差解释率计算方式(以R为例)

1.方差已知

若通过plink,GCTA等软件计算pca值,会获得eigenveceigenval两个文件,前者记录特征向量,用于绘图;后者记录特征方差,用来计算每个PC所占的比重。计算方式其实就是将各个特征值(方差)大小除以求和的总特征值就得到了各个特征贡献性占比。

eigval <- read.table("snp.gcta.eigenval", header = F) 
percentage <- eigval$V1/sum(eigval$V1)*100               #文件第一列为特征方差


2.方差未知

根据特征向量计算出来,先计算标准差,进而计算特征方差。

sdev<- apply(pca.scores,2,sd)                  #根据特征向量计算标准差,pca.scores为特征向量
percentage <- pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2)*100   #手动计算方差解释率


参考  https://www.jianshu.com/p/ede680988692
https://github.com/Wanyi-Huang/PCA2normal_format.R
  • 发表于 2022-09-02 11:05
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  • 分类:遗传进化

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星莓
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