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王哲_UJN_MGG_AI
我坚信人们对于我们的脊骨,那无数次地探索、迷途、失败和成功,一定会给予热情、客观、公正的评定。 是的,我焦急地等待他们的评定!
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2024年5月6日
R:OTU根据分类级别拆分
摘要: 输入文件输出文件 rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\microtable") #设置工作目录 library(dplyr) library(tidyr) library(readr) # 读取文件 data <- re
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posted @ 2024-05-06 16:05 王哲MGG_AI
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2024年4月30日
microtable包的数据准备
摘要: (一)准备示例数据 加载microeco包: library(microeco) 加载示例数据集: data(sample_info_16S) data(otu_table_16S) data(taxonomy_table_16S) data(phylo_tree_16S) data(env_dat
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posted @ 2024-04-30 10:57 王哲MGG_AI
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2024年4月17日
时滞回归分析
摘要: 时滞回归分析是一种统计方法,用于研究一个变量的过去值如何影响另一个变量的当前值。在日常生活中,很多事物的影响不是立即显现的,而是经过一段时间后才表现出来,这就是“时滞”的概念。时滞回归分析正是用来研究这种延迟效应的。 基本概念 想象一下你在照顾一盆植物。你浇水的量(一个变量)不会立刻影响植物的生长情
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posted @ 2024-04-17 17:36 王哲MGG_AI
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2024年4月16日
为什么说降维是超越聚类的无监督学习
摘要: 降维通常被视为超越聚类的无监督学习技术,因为它不仅仅是将数据分组。降维的目标是发现数据中的底层结构,通过减少数据的维数来简化数据,同时尽可能保留重要的信息。这使得降维成为一种更为基础和广泛的数据探索方法。 以下是降维超越聚类的几个方面: 数据压缩:降维可以减少数据集的大小,这有助于减少存储空间和加快
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posted @ 2024-04-16 20:52 王哲MGG_AI
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2024年3月27日
R:PLS-DA模型
摘要: # 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PLS_Pathway") # 1. 加载所需的库 library(vegan) library(tidyverse) library
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posted @ 2024-03-27 17:15 王哲MGG_AI
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2024年3月22日
R:PCA(第三版)
摘要: # 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PCA_Pathway") # 1. 加载所需的库 library(vegan) library(tidyverse) library
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posted @ 2024-03-22 15:37 王哲MGG_AI
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2024年3月21日
PCA碎石图
摘要: 碎石图(Scree Plot)是一种用于主成分分析(PCA)的可视化工具,它帮助我们决定在数据集中保留多少个主成分(PCs)是合适的。在PCA中,每个主成分都代表数据中的一个方差来源,第一个主成分解释了数据中最大的方差部分,第二个主成分解释了剩余方差中最大的部分,依此类推,每个后续的主成分都解释了在
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posted @ 2024-03-21 10:41 王哲MGG_AI
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2024年3月19日
R:计算均值和标准差并Wilcoxon秩和检验
摘要: rm(list = ls()) # 清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\FUNGuild function") # 设置工作目录 # 加载所需的包 library(tidyverse) library(reshape2) l
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posted @ 2024-03-19 15:45 王哲MGG_AI
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R:计算均值和标准差并进行多重比较
摘要: rm (list = ls ()) #清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\FAPROTAX微生物功能预测") #设置工作目录 # 加载所需的包 library(tidyverse) library(agricolae) li
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posted @ 2024-03-19 09:38 王哲MGG_AI
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2024年3月13日
R:Stamp分析(Wilcoxon秩和检验版)
摘要: 参考的这篇文章,此文章给出了Wilcoxon秩和检验的方案,但是好像是错误的,无法成功运行,只能进行t.test分析,在此基础上,我做了一些修改,完美适配Wilcoxon秩和检验 t 检验 假设:t 检验假设数据是从正态分布中抽取的,且两组的方差相等(对于独立双样本 t 检验)。如果你计划使用配对
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posted @ 2024-03-13 17:20 王哲MGG_AI
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