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小小佐罗2木虫 (正式写手)
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PCA分析的图看不懂 找高手来解释下 已有5人参与
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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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【答案】应助回帖
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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 发自小木虫IOS客户端 |
19楼2015-12-25 08:52:30
小小佐罗2
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2楼2012-02-08 11:47:13
3楼2012-02-08 15:53:31
小小佐罗2
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4楼2012-02-08 19:15:00