pca方法

PCA方法集合

生物导体版本：释放（3.19）

提供了贝叶斯PCA、概率PCA、Nipals PCA、逆非线性PCA和常规SVD PCA。为了进行比较，还包括了一种基于聚类的缺失值估计方法。BPCA、PPCA和NipalsPCA可用于对不完整数据进行PCA以及准确的缺失值估计。还提供了一套打印和绘制结果的方法。所有主成分分析方法都使用相同的数据结构（pcaRes）来为主成分分析结果提供通用接口。由德国格尔姆Max-Planck分子植物生理学研究所发起。

作者：Wolfram Stacklies、Henning Redestig、Kevin Wright

维护人员：Henning Redestig网站

引文（从R中输入引文（“pcaMethods”）):

安装

要安装此软件包，请启动R（版本“4.4”）并输入：

如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：install（“pcaMethods”）

对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.

文档

要查看系统中安装的此软件包版本的文档，请启动R并输入：

浏览渐晕图（“pcaMethods”）

具有离群值的数据	PDF格式	R脚本
介绍	PDF格式	R脚本
缺失值插补	PDF格式	R脚本
参考手册	PDF格式

需要帮助吗？请访问生物导体支持网站！

细节

生物视图	贝叶斯主义者,软件
版本	1.96.0
在生物导体中	生物化学1.9（R-2.4）（18年）
许可证	GPL（>=3）
取决于	博科生物，方法
进口	生物遗传学,卢比(>= 0.11.3),质量
系统要求	卢比
统一资源定位地址	https://github.com/hredestig/pcmethods网址
错误报告	https://github.com/hredestig/pcmethods/issues

建议	矩阵统计,晶格,ggplot2
链接到	卢比
增强功能
取决于我	取消RNASeq,铬锰合金,差异Corr,插补LCMD
导入我	同意DE,命运,弗雷泽,市场关注度指数,矩阵QCvis,MSn碱基,理学硕士预科,MultiBaC公司,外部,PhosR手机,pmp（pmp）,scde（标准码）,躯体特征,适应,CopSens公司,遗传学,lfproQC,迷路的,代谢组学基础,错误比较,多维生物,项目经理,聚合RAD,宣传片,RAMClustR公司,圣诞老人,scMapper报告
建议我	自治,卡德里诺,MsCoreUtils（MsCore实用程序）,Q功能,qm工具,mtbls2型,宝塔2,rsvddpd
指向我的链接
生成报告	生成报告

程序包档案

跟随安装在R会话中使用此包的说明。

源程序包	pca方法_1.96.0.tar.gz
Windows二进制	pca方法_1.96.0.zip
macOS二进制（x86_64）	pca方法_1.96.0.tgz
macOS二进制（arm64）	pca方法_1.96.0.tgz
源码库信息	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pcaMethods网站
源存储库（开发人员访问）	git克隆git@git.bioconductor.org：包/pcaMethods
Bioc软件包浏览器	https://code.bioconductor.org/browse/pca方法/
包短Url	https://bioconductor.org/packages/pca方法/
软件包下载报告	下载统计信息