本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何使用R語言實(shí)現(xiàn)對(duì)SSR數(shù)據(jù)做主成分分析,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
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有朋友留言問如何對(duì)0,1矩陣做主成分分析(PCA),查了一下參考資料找到了一個(gè)辦法
示例數(shù)據(jù)來自于R語言包poppr
,csv文件存儲(chǔ),數(shù)據(jù)格式如下
使用到的是R語言的poppr
包中的read.genalex()
函數(shù)poppr
第一次使用需要先安裝
install.packages('poppr')
讀入數(shù)據(jù)
library(poppr)
mydf<-read.genalex("rootrot.csv")
mydf
mydf1<-genclone2genind(mydf)
讀入數(shù)據(jù)直接是 genclone object,使用函數(shù)genclone2genind()
將其轉(zhuǎn)換成genind object,接下來使用ade4
包中的dudi.pca()
函數(shù)做主成分分析
mydf1.pca<-dudi.pca(mydf1,scannf = F,nf=2)
mydf1.pca.scores<-mydf1.pca$li
主成分的結(jié)果存儲(chǔ)在li中
還是認(rèn)為的分個(gè)組,然后做散點(diǎn)圖
mydf1.pca.scores$Pop<-ifelse(mydf1.pca.scores$Axis1>0,"pop1","pop2")
library(ggplot2)
ggplot(mydf1.pca.scores,aes(x=Axis1,y=Axis2))+
geom_point(aes(color=Pop))+
stat_ellipse(aes(x=Axis1,y=Axis2,fill=Pop),
geom="polygon",
alpha=0.2,
lty="dashed",
color="black")+
theme_bw()
以上是第一種方法,剛剛看到昨天提到的參考資料,原來和昨天的方法一樣也可以讀入數(shù)據(jù)
以上就是如何使用R語言實(shí)現(xiàn)對(duì)SSR數(shù)據(jù)做主成分分析,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。