PCA分析(Principal Component Analysis)

PCA分析(Principal Component Analysis)

PCA 分析，即主成分分析，是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化分析的技術(shù)，這種方法可以有效的找出數(shù)據(jù)中最“主要”的元素和結(jié)構(gòu)，去除噪音和冗余，將原有的復(fù)雜數(shù)據(jù)降維，揭示隱藏在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)。它的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單，而且無(wú)參數(shù)限制，可以方便的應(yīng)用于各個(gè)場(chǎng)合。我們可以用PCA 來(lái)分析不同樣品OTU組成的差異，通過(guò)方差分解，將多組數(shù)據(jù)的差異反映在二維坐標(biāo)圖上，坐標(biāo)軸取能夠最大反映方差值的兩個(gè)特征值。如樣品組成越相似，反映在PCA圖中的距離越近。不同環(huán)境間的樣品可能表現(xiàn)出分散分布。

PCA 分析可以用來(lái)反映不同樣品中微生物群落組成的相似性以及影響微生物多樣性的主要因素，一般情況下是用來(lái)對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

如PCA 可以用來(lái)做以下分析：

確定環(huán)境中的樣品是否具有顯著不同的微生物群落。

將環(huán)境間的差異以圖的形式表現(xiàn)出來(lái)等。