如何完成PCA及其它降维聚类分析？

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降维聚类分析 是各大组学研究的重点内容之一，如PCA、PCoA、NMDS、CCA/RDA、tSNE、UMAP等，具体的选择基于个人研究背景。分析完成后，一般以散点图的形式呈现在论文结果图中。 觉得分析原理学习晦涩难懂，绘图调整耗时耗力？分享 OmicShare云工具 （引用 4500+ 的交互式在线数据分析可视化工具平台），集成99%生信研究必备降维聚类工具，只需提交数据，分析与发表级绘图即可一键轻松完成！ OmicShare云工具： https://www.omicshare.com/tools/ 1 PCA分析 PCA 是最常用且经典的降维排序分析方法，通过降维的思想将样本/分组中复杂的高维度数据降维至二维平面，通过样本数据在平面上的投影位置（即图形中样本点的坐标），对组内数据重复性、组间数据差异程度进行判断。 使用OmicShare的PCA工具，可轻松完成分析与出图，且作为动态工具，各大图形参数都可进行个 ………………………………