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【数据分析】环境数据降维与聚类分析教程:从PCA到可视化

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文章目录

    • 介绍
      • 教程内容
        • 数据预处理
        • 主成分分析(PCA)
        • 聚类分析
        • 可视化分析结果
        • 提取簇特征
      • 教程目的
    • 加载R包
    • 数据下载
    • 导入数据
    • 数据预处理
    • 主成分分析(PCA)
      • 计算相关矩阵
      • 绘制相关矩阵热图
      • 执行PCA
      • 可视化PCA结果
    • 聚类分析
      • 层次聚类
      • K均值聚类
    • 可视化分析结果
      • 绘制PCA变量图
      • 聚类结果可视化
    • 提取簇特征
    • 总结
    • 系统信息

介绍

本教程旨在通过R语言及其相关数据分析包,展示如何对环境数据进行主成分分析(PCA)和聚类分析,并将分析结果进行可视化。教程从数据预处理开始,逐步引导读者完成PCA分析、聚类分析以及结果的可视化展示。通过本教程,读者将能够掌握如何使用R语言对环境数据进行降维处理,提取关键信息,并通过聚类分析发现数据中的潜在模式。同时,教程还提供了多种可视化方法,帮助读者更直观地理解分析结果。

教程内容

数据预处理
  1. 读取数据:使用read.csv函数读取环境数据文件。
  2. 数据清洗
    • 移除不需要的列(如土壤变量)。
    • gen_id列设置为行名,并移除该列。
    • 检查并移除包含缺失值的行。
http://www.dtcms.com/a/263423.html

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