网络-R 语言正在进行的网络分析的基本包igraph有一个类“Igraph” 。2019-10-22R语言修拉包下游分析-1下游分析cellrangercount计算结果只能作为失策的结果 ， 如果需要进一步的单元聚类 ， 这里参考官方推荐的R包(修拉3.0)流程:官方外设血分析标准流程()R studio:# #安装修拉，包(修拉)# #加载修拉包库(DP Lyr)库(修拉)# #读取pbmc数据(文件夹路径不能包含中文，注意“/”的方向不能错 。这里读的是10x处理的文件，也可以处理其他矩阵文件，如何操作还不得而知，文件夹里的三个文件分别是barcodes.tsv，genes.tsv ， matrix.mtx，文件名不能错，不然看不下去 。)如何绘制PBMC . datapsspca椭圆图1，进入“分析”菜单，选择“尺寸减少”下的“因子…”打开“因子分析”对话框 。
1、【RtSNE】tSNE高效降维tsne:T分布到混沌邻域嵌入，T分布随机邻域嵌入 。和PCA一样 ， 是一种常用的降维方法，其主要优势在于能够保持局部结构，即高维数据空间中距离相近的点在投影到低维空间时仍然相似 。R 语言中实现的包:Rtsne用于学习核心函数Rtsne()的主要参数:以建立常规模型过程中产生的risk和riskScore数据为例:下面这张图结合ggplot2:另一种降维方法:PCA，前面的笔记已经写过了 。
2、2020-09-02-R 语言绘制PCA图【r语言中pca分析用什么包】1 。第一，数据同质化，2.#加载一个CSV文件 。headerTRUE确保标题不被视为表格数据，sep ， 用逗号分隔数据 。
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