数据较少(直接拷贝数据并粘贴到输入框):
数据较多(上传tab分割的txt文件,文件名用英文)
主成分分析(Principal components analysis,PCA)利用正交变换对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分(Principal Components).PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法.通常情况下,这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构,从而更好的解释数据的变量的方法.
数据说明 矩阵形式,第一列为样品名,第二列为组名(不能为纯数字),第3及以后列为变量.图中坐标轴Dim1和Dim2为第一,第二主成分(即潜在变量对差异的解释率);点代表样品(individuals),不同颜色表示不同分组.