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主成分分析标准化 归一化

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不过最近对转录组量化的方法归一化有了新的认识 ， 借此机会和大家分享一下几种方法归一化和工具分析的异同 。如何在Finance 分析中找到公因子得分在Finance 分析中，公因子得分是指通过main成分-3/等方法提取的影响多个变量的公因子得分，给你一个关于主成分和因子分析的好博客 。

1、如何计算耦合协调度?不知道大家有没有注意到，协调发展这个词经常在新闻联播或者一些政府讲话中听到 。比如国民经济发展与民生的协调发展，或者城市化与生态环境的互动协调发展 ， 或者科技创新与产业结构的协调发展 。那么如何定量评价一个事物的协调发展水平呢？方法之一是建立耦合协调模型 。耦合协调模型用于分析物的协调发展水平 。

协调度是指耦合互动关系中良性耦合的程度，可以反映协调的好坏 。耦合协调模型涉及耦合度C值、协调指数T值、耦合协调度D值三个指标值的计算 。最后，结合耦合协调度D值和协调度分级标准，得到耦合协调度 。案例:目前计算某市2011-2016年的经济社会效益数据 。希望通过耦合协调度模型计算出城市发展的耦合协调度和城市发展的耦合协调水平 。

2、单细胞转录组测序 分析--初探Seurat时代发展的步伐总是无情地把你甩在身后，你甚至看不到尾灯 。当你还在沉迷于普通的转录组数据挖掘的时候，已经有人悄悄在搞单细胞了 。单细胞转录组测序 ， 顾名思义，是在单个细胞分辨率的基础上研究细胞内的基因表达 ， 其主要目的是研究不同细胞类型基因表达的异质性，从而解决相关的生物学问题 。说到单细胞，就不得不提到炙手可热的10xGenomics服务商 。详见10xGenomics 。

3、主 成分 分析法(PCA亲爱的朋友们，早上好，下午好 ， 晚上好 。在上一篇文章中，Python主要学习了PCA的原理以及基于Python的基本算法实现 ， 比如成分分析Method(PCA) 。本文主要研究了scikitlearn(sklearn)中的一些降维模型，重点研究了PCA在sklearn中的实现 。

【主成分分析标准化 归一化】SparsePCA ， TruncatedSVD，IncrementalPCA)，factor分析method FA(factor analysis)，independent成分-3/ICA等 。这种方法主要使用之前的文章成分-3 。Dimensionalityreduction算法Python中的方法基于SingularValueDecomposition，将维度线性降低到低维空间 。

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