[文献资料]8.6 主成分分析

主成分分析（principal components analysis，PCA）或称作奇异值分解（singular value decomposition，SVD）是一种数学方法，可用于在信息量无较大损失的情况下，降低基因表达空间的有效维数，在主成分中找出基因表达模式。数据可以在三维空间中展示为云状的点集，通过恰当的调整，从不同的角度展示数据的分布。要完成主成分分析，最困难的问题就是定义数据类群的边界，或者定义属于某一个类群的基因或实验。以下结果是相关矩阵的特征值，特征值越大，它所对应的主成分变量包含的信 ......