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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 生物医药区 » 微生物 » 综合其他 » PCA分析的图看不懂 找高手来解释下
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小小佐罗2

木虫 (正式写手)

[求助] PCA分析的图看不懂 找高手来解释下 已有5人参与

这个图看不懂 PC1（8.9%）是第一主成分，PC2（8.5%）为第二主成分，谁能详细解释下这2个百分数的含义。
附原文：The first two principal components explain 17.4% of variance.
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1楼 2012-02-07 22:06:47
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

416114799

至尊木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

请参考15楼。PCA是分析群落聚集在一起的结果如何，而这些聚集是环境因子决定的，这些因子可以是各种东西。比如pH，温度，金属浓度，有机物，有没有种植物（用0和1表示有没有），等等。因为一般要求数据是因子的三倍以上，所以大数据量才能有一个好的指示。而因子多寡不是重点，因为我们不知道环境中哪些因子影响了你的结果，如果你有5个因子，通过分析其一轴和所有轴的p值小于0.05，说明因子可以用来作图，但即便如此你也不能说所有因子有作用。你得看看各因子是否有显著，p值。如果5因子得出的一轴和/或总的p值大于0.05，说明因子有无效的。把计算得出F值最低的删掉，继续分析，直到你得到显著的p值。你看的这文章pc1和2意思是所有因子作用下群落聚类得到这样分布的可能性。因为PCA分析是空间的，不是平面的。因子影响不会只朝xy轴走，只是为了更加明白，只作出一二轴，并把它们的空间构象投影到平面。只要p值ok，一二轴数据低于80%很正常。说明作者分析的因子中只有这两个比较好解释结果，其他因子加进来p值就低于0.05，那即使解释了90%也没意义。因子五花八门，你要100个都行。但不是越多越好。你要确保的是目标数据多，而不是因子多少。所以哪怕只有一个因子理论上也行。至少结果是可靠的。至于作者图中没有很好的分离，那是另外一回事了。说明因子的确不够。有时候你测了因子，不一定就是真实有用的

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19楼2015-12-25 08:52:30
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songxc123

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
共同学习，个人认为是这样的。
主成分分析是将所有影响因子分开，通过分析，得到不同影响因子对产生变异量（差异）的贡献率。PC1指贡献率上排名第一的贡献率，是对变异量影响最大的一个因子，8.9%的贡献率，PC2就是排名第二的因子的贡献率是8.5%。
个人认为这个贡献率不是很高，一般我看了几篇文献，有的前2个主成分可以占到80%以上的贡献率。
纯属个人见解，欢迎高手指点！
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3楼2012-02-08 15:53:31
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peterrjp

铁杆木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

PCA的第一轴和第二轴并不一定代表某个特殊的环境参数。这两个百分数的意思就是这两个轴能分别解释所有样品中的细菌群落差异的比例。
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15楼2014-10-25 15:50:08
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wubingqi

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★
rainwander: 金币+1, 鼓励交流 2012-11-28 16:01:14
引用回帖:
4楼: Originally posted by 小小佐罗2 at 2012-02-08 19:15:00
那我想继续请问 这2个主成分贡献率加起来才17.4%，一般要求最少要大于80%啊，这块想不明白...

那说明，你的前两个主成分贡献率不够啊，你分析的时候，肯定是人为确定了2个因子。实际上仅仅2个主成分是无法反应你这些变量的。如果你不人为指定2个主成分，我估计你这个至少得有10个左右才能达到80%
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7楼2012-09-03 14:16:49
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iriver595t

木虫 (正式写手)
关注，一直不明白PCA图能给我们什么信息
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8楼2012-11-27 21:46:44
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小小佐罗2

木虫 (正式写手)
内容已删除
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11楼2012-11-29 08:40:01
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416114799

至尊木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by songxc123 at 2012-02-08 15:53:31
共同学习，个人认为是这样的。
主成分分析是将所有影响因子分开，通过分析，得到不同影响因子对产生变异量（差异）的贡献率。PC1指贡献率上排名第一的贡献率，是对变异量影响最大的一个因子，8.9%的贡献率，PC2就是 ...

你的理解是错的！第一轴不是因子一，而是所有因子在一轴的投影，其他一样。如果用r语言分析，每个因子的贡献率都可以算出来。canoco我还没搞清楚。

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18楼2015-12-25 08:32:35
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普通回帖

小小佐罗2

木虫 (正式写手)
顶上去 没人知道么
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2楼2012-02-08 11:47:13
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小小佐罗2

木虫 (正式写手)
引用回帖:
楼: Originally posted by songxc123 at 2012-02-08 15:53:31:
共同学习，个人认为是这样的。
主成分分析是将所有影响因子分开，通过分析，得到不同影响因子对产生变异量（差异）的贡献率。PC1指贡献率上排名第一的贡献率，是对变异量影响最大的一个因子，8.9%的贡献率，PC2就 ...

那我想继续请问 这2个主成分贡献率加起来才17.4%，一般要求最少要大于80%啊，这块想不明白
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4楼2012-02-08 19:15:00
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yalong

木虫 (小有名气)
楼主能告诉我这边文献的标题吗？
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5楼2012-09-01 16:38:40
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小小佐罗2

木虫 (正式写手)
引用回帖:
5楼: Originally posted by yalong at 2012-09-01 16:38:40
楼主能告诉我这边文献的标题吗？

Zwielehner J, Lassl C, Hippe B, Pointner A, Switzeny OJ, et al. (2011) Changes in Human Fecal Microbiota Due to Chemotherapy Analyzed by TaqMan-
PCR, 454 Sequencing and PCR-DGGE Fingerprinting. PLoS ONE 6(12): e28654. doi:10.1371/journal.pone.0028654
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6楼2012-09-02 17:21:39
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tingzi7768

银虫 (小有名气)
这两个PC轴的解释量也太少了吧，这样低的解释量对问题好像不会有实质性的解释啊。不明白这个文章是怎么发表的
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9楼2012-11-28 15:38:31
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tingzi7768

银虫 (小有名气)
引用回帖:
9楼: Originally posted by tingzi7768 at 2012-11-28 15:38:31
这两个PC轴的解释量也太少了吧，这样低的解释量对问题好像不会有实质性的解释啊。不明白这个文章是怎么发表的

又看了一下楼主附的图片，估计原文是想说施用抗生素后这几个细菌群落的结构或特性有所不同，在PC轴上产生分异，从而能明显区别这几种细菌群落。但我看好像也没有区分开啊，还是混杂在一起啊。这么低的解释量很难能把几种菌落很好的分开。
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10楼2012-11-28 15:44:22
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