当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

pca论文前沿信息_ai智能写作一键生成(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

pca论文

机器学习预测数字金融资产价格的研究评述最近有一篇论文引起了我的注意，它用机器学习来预测数字金融资产的价格，特别是非同质化代币（NFT）和去中心化金融（DeFi）在COVID-19疫情期间的变化。这个研究框架非常有意思，涵盖了技术指标、宏观经济指标、媒体炒作和情绪相关的特征，以及非线性特征工程和集成机器学习。数据和特征工程 𐟓Š 论文使用了8种加密货币（包括AAVE、BANCOR、ENJ等），9个技术指标（如MA5），5个宏观经济指标（如以太坊和比特币的日收盘价格、经济政治不确定性指数、原油和黄金价格），以及6个媒体指数（如恐慌指数和媒体炒作指数）。这些数据被用来训练和测试模型。预测建模 𐟧 论文采用了两种主要的机器学习模型：ISOMAP-GBR和UMAP-RF。等距映射（ISOMAP）和统一流形近似与投影（UMAP）技术类似于主成分分析（PCA），与梯度提升回归（GBR）和随机森林（RF）结合，以实现预测分析。模型性能评估 𐟓ˆ 论文将ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型与决策树（DT）、支持向量回归（SVR）、自回归综合移动平均（ARIMA）和季节性自回归综合移动平均（SARIMA）模型进行了比较。通过Kruskal-Wallis测试，发现ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型的性能优于其他模型。模型解释 𐟔 论文还对模型进行了详细的解释，特别是对ENJ的预测进行了特征影响分析。结果显示，技术指标在解释ENJ动态中占据优势，而ETH和BTC也具有显著影响力。此外，原油价格（OIL）也成为一个关键因素，显著解释了价格变化。个人思考 𐟤” 这篇论文不仅展示了机器学习在预测数字金融资产价格方面的潜力，还提供了许多有用的见解。例如，ETH和BTC对所有币种的高预测能力，以及OIL与币种之间的非线性关联。这些发现不仅对学术研究有价值，也对实际投资有一定的指导意义。总的来说，这篇论文是一个很好的例子，展示了如何结合多种数据源和机器学习技术来预测数字金融资产的价格。如果你对机器学习和数字金融感兴趣，强烈推荐你读一读这篇论文！

硕士的论文在pca输出结果上都搞不称头，感觉有点震惊

网络分析origin 面对复杂的多维数据，我们常常会感到无从下手，不知道这些数据之间到底有什么联系，实验样品之间是否存在差异，以及这些差异又有何意义。这时候，一个简单的PCA分析或许能帮你理清思路。 1️⃣ 首先，在Origin中整理好数据是关键。第一列和第二列通常是实验样品的命名，这是你根据实验过程命名的，是人为的分组。合理的分组有助于后续分析，如果分组不合理，PCA的置信椭圆可能会相互交叉，难以分析出差异。在这个案例中，第二列是处理组命名，一共分了4个处理组，后续出图时可以看到这4个处理组的cluster非常明显。 2️⃣ 每一列数据都是实验所测得的结果，必须确保每个样品都有数据，否则无法进行计算。 3️⃣ 完成数据规整后，使用Origin中的PCA功能进行分析。如果没有这个插件，可以去Origin官网上下载。 4️⃣ 按照提示选择数据进行画图，后续的选项可以根据需要进行勾选。 5️⃣ 出图后，你会发现默认的得分图和载荷图重叠在一起，不方便查看。建议更改图层位置，重设坐标轴，对散点和标签进行美化，增加注释，以提高图的可读性。至于如何描述PCA在论文中的具体应用以及对科学问题的解读（这是重点），下次再详细分享吧！

R语言代码大放送，科研神器！每次进行生物信息学分析时，总是缺少一些关键的R语言代码，真是让人头疼𐟘…。为了让大家在写SCI论文时更加顺利，我特意整理了一些实用的R语言代码𐟍𚯼Œ希望能够帮助你们避开那些不必要的弯路！拿走不用客气～ WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 希望这些代码能帮到你们，祝大家科研顺利，论文多多！𐟓ˆ𐟓Š

生信R语言代码大全，助力SCI发表！在进行生物信息学分析时，缺少关键的R语言代码真让人头疼𐟘…。为了帮助大家在撰写SCI论文时更加顺利，我特意整理了一些实用的R语言代码𐟍𚯼Œ希望能帮到你们，避开那些不必要的弯路！拿走不用客气～ WGCNA筛选表型相关基因 GEO多疾病差异分析 GEO数据库PCA散点图 ROC诊断曲线 GEO与TCGA共同差异基因多GEO数据库合并分析 GEO数据库处理分析预后模型多指标ROC 独立预后分析 oncoPredict包基因表达与药物敏感性基因与药敏相关性 PFS 多因素Cox模型 lasso回归模型线性回归以及非线性回归实验5空间分析 TCGA clinical ComBat不同数据 ComBat wilcox差异分析模型循环构建lasso回归预后模型临床相关性筛选共表达分析临床相关性分析多GEO数据去批次三种方法提取TCGA临床数据 WGCNA筛选hub基因预后相关基因筛选机器学习XGBoost 机器学习GBM 机器学习决策树 ROC分析机器学习模型ROC分析机器学习建模随机森林筛选基因生存分析 SVM筛选基因机器学习-asso筛选基因铜死亡相关基因筛选免疫治疗分析肿瘤突变负荷分析免疫浸润生存差异分析多组差异分析免疫检查点相关性三包差异交集免疫细胞相关性分析 DESeq差异分析 edgeR 基因表达与免疫浸润关系免疫差异新TCGA

经管论文必备！正态性检验在经管论文的写作中，正态性检验是确保回归分析有效性的关键步骤。𐟔 让我们深入探讨如何进行正态性检验，以及其他常见的回归分析检验方法。 𐟓ˆ 正态性检验正态性检验旨在验证回归模型的误差项是否服从正态分布。这对于线性回归模型的统计推断至关重要。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Shapiro-Wilk测试：用于检验样本数据是否符合正态分布。 Kolmogorov-Smirnov测试：另一种非参数方法，用于检验数据的正态性。 𐟓Š 多重共线性检验多重共线性是指模型中的解释变量之间存在高度相关性，这可能导致回归系数的估计不稳定。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•：方差膨胀因子（VIF）：计算VIF值来检测共线性的程度。通常VIF值大于10表示存在严重的多重共线性。条件指数：通过计算条件指数来识别哪些变量之间的共线性问题最为严重。主成分分析（PCA）：通过降维方法减少变量间的共线性。 𐟓ˆ 模型设定检验模型设定检验用于验证模型是否正确设定，即是否包含了所有重要的解释变量，以及是否存在遗漏变量偏误。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Ramsey的RESET测试：通过添加解释变量的高次项来检验模型设定是否正确。逐步回归：通过逐步添加或删除变量来找到最佳的模型设定。 𐟓Š 异方差性检验异方差性检验用于检测回归模型的误差项是否具有恒定的方差。如果存在异方差性，标准误的估计可能会受到影响。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Breusch-Pagan测试：检验误差项的方差是否与解释变量相关。 White测试：一种更为通用的异方差性检验方法，不需要指定异方差的具体形式。 𐟓ˆ 序列相关（自相关）检验序列相关检验用于检测在时间序列数据中，连续观测值之间的误差项是否相关。如果存在自相关，标准误的估计可能会被低估。 𐟔砨磥†𓦖𙦳•： Durbin-Watson测试：用于检验回归模型的残差中是否存在一阶自相关。 Breusch-Godfrey序列相关测试：可以检验更高阶的序列相关性。通过这些检验方法，研究者可以确保他们的回归分析基于可靠的数据和模型设定，从而得出有效的结论。𐟏…

三篇有趣的NLP论文推荐 𐟓š 1️⃣ 人类与AI的互动：偏见如何影响信任和同理心？这篇文章和心理学有关，主要探讨了人类对AI系统的初步认知如何影响他们的交互体验。具体来说，如果一开始认为AI是善良的，那么在交互过程中会更加倾向于认为它是善良的；同样，如果认为AI没有动机，这种认知也会被进一步加深。 2️⃣ 自然语言模型的评估：人类判断与模型预测的差距这篇文章指出，当前的评估手段基于理论语言学，与人类的抽象认知有差距，而且容易饱和，难以判断模型之间的差异。通过构造有争议的句子对，让人类判断哪个句子更可能存在，来评估传统统计模型、RNN、Transformer模型与人类的一致性。实验结果表明，GPT2、Roberta、RNNs和Ngrams模型与人类的一致性依次降低。 3️⃣ 语言模型中的道德偏见：Bert的道德方向这篇文章发现，语言模型在文本训练过程中会形成一些道德偏见或道德准则，这体现了当前社会的道德偏向。通过简单的PCA算法，可以在Bert获取的句子的embedding空间中找到道德方向和分数。利用这个道德方向，可以判断出Bert认为应该和不应该的行动。此外，还可以根据道德方向让模型生成时进行token过滤，降低模型的毒性。

生信分析必备R语言代码，收藏不踩坑！如果你正在进行生信分析，这些R语言代码可能会帮到你！这些代码是由师兄师姐分享给我的，经过整理后分享给大家，希望能在你写SCI论文的路上少走一些弯路！𐟓ˆ WGCNA筛选表型相关基因 𐟓Š GEO多疾病差异分析 𐟓ˆ GEO数据库PCA散点图 𐟓‹ ROC诊断曲线 𐟓ˆ GEO与TCGA共同差异基因 𐟓ˆ 多GEO数据库合并分析 𐟓ˆ GEO数据库处理分析 𐟓ˆ 预后模型多指标ROC 𐟓ˆ 独立预后分析 𐟓ˆ OncoPredict包基因表达与药物敏感性 𐟒Š 基因与药敏相关性 𐟒Š PFS 𐟒Š 多因素Cox模型 𐟒Š Lasso回归模型 𐟒Š 线性回归以及非线性回归 𐟓ˆ 实验5空间分析 𐟓 TCGA临床数据 𐟓Š ComBat不同数据 𐟓Š ComBat 𐟓Š Wilcox差异分析 𐟓ˆ 模型循环 𐟔„ 构建Lasso回归预后模型 𐟒Š 临床相关性筛选 𐟓Š 共表达分析 𐟓Š 临床相关性分析 𐟓Š 多GEO数据去批次 𐟓Š 三种方法提取TCGA临床数据 𐟓Š WGCNA筛选hub基因 𐟓Š 预后相关基因筛选 𐟓Š 机器学习XGBoost 𐟓ˆ 机器学习GBM 𐟓ˆ 机器学习决策树 𐟓ˆ ROC分析 𐟓ˆ 机器学习模型ROC分析 𐟓ˆ 机器学习建模 𐟓ˆ 随机森林筛选基因 𐟓ˆ 生存分析 𐟓ˆ SVM筛选基因 𐟓ˆ 机器学习-asso筛选基因 𐟓ˆ 铜死亡相关基因筛选 𐟓ˆ 免疫治疗分析 𐟒Š 肿瘤突变负荷分析 𐟓Š 免疫浸润生存 𐟓Š 差异分析 𐟓ˆ 多组差异分析 𐟓ˆ 免疫检查点相关性 𐟓ˆ 三包差异交集 𐟓ˆ 免疫细胞相关性分析 𐟓ˆ DESeq差异分析 𐟓ˆ edgeR 𐟓ˆ 基因表达与免疫浸润关系 𐟓ˆ 免疫差异 𐟓ˆ 新TCGA 𐟓Š 希望这些代码能帮你在生信分析的道路上更加顺利！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时可以留言讨论哦！𐟓쀀

转录组与代谢组联合分析：从数据到结果当你面对一堆转录组和代谢组的数据时，可能会感到有些迷茫。别担心，这里有一些分析的思路和方法，希望能帮到你。𐟍€ 数据质量检查 𐟔 首先，看看数据的重复性。通过PCA和相关性热图来评估。如果组间的相关性高于组内，那结果可能不太靠谱。一般来说，发表文章要求至少三个生物学重复，有条件的话最好测四个或更多，这样如果有重复性不好的样本还可以剔除。发表文章或毕业论文 𐟓 如果你只是想用这些数据来发表文章或写毕业论文，不需要做深入的分子验证，那就仔细看看公司给你的结题报告，理解每一个图，再看看相关的文献，学习如何描述结果。照葫芦画瓢基本就搞定了。深入机制解析 𐟔슥悦žœ你想通过多组学来找某条通路或某个基因进行后续机制解析，建议数据反复分析三遍以上再开始挑选基因进行湿实验。前面没选好，后面会做得很痛苦。挑选候选通路和基因 𐟧슦˜Ž确你的生物学问题，根据文献已有的报道记录可能影响该生物学性状的通路和基因家族。有几个分析思路可以尝试： WGCNA分析：通过基因相似的表达模式，将基因归类到数个模块中，与代谢组学中关键通路的显著变化代谢物丰度作为性状数据进行相关性分析，从而找到与关注的代谢过程最相关的模块，并构建共表达调控网络，鉴定关键基因。相关性分析：基于基因表达量和代谢物含量计算基因和代谢物的相关性系数，推荐Pearson算法。这个方法原理其实和WGCNA有一点类似，但更加简单粗暴，有时候比WGCNA更容易获得预期结果。差异基因和差异代谢物分析：各自做做富集分析，看有没有重叠部分。如果没有预期结果，建议从代谢组看起，找差异大又比较有意思的代谢物，然后通过文献来找该代谢物合成关键基因，再看一看这些基因的表达情况。共表达分析：当明确候选基因以后，如果你的样本数量在五个以上（不包括重复），你还可以做一个基因和基因间的共表达分析。比如你本来找到的是合成某个代谢物的功能基因，那么可以基于共表达分析找到潜在的上游转录因子，再通过酵母单杂&LUC等进行验证。希望这些思路能帮到你，欢迎补充和指教！𐟍𕀀

试了两天发现dipole的PCA用不了[单身狗] 浪费两天我还是好好改我的poster和论文吧[二哈]

专栏内容推荐

474 x 230 · jpeg
PCA分析（主成分分析）--结果解读_主成分分析结果怎么看-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1079 x 428 · png
9 Latent spaces | Analysis of single cell RNA-seq data
素材来自:biocellgen-public.svi.edu.au

1280 x 720 · jpeg
PCA（主成分分析）的理解与应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1122 x 854 · jpeg
Feature Selection and Dimensionality Reduction | Vines' Log
素材来自:vinesmsuic.github.io
1009 x 626 · png
Nature子刊：什么是主成分分析（PCA）？-R语言和统计
素材来自:rstats.cn

1018 x 569 · jpeg
Concept | Principal Component Analysis (PCA) - Dataiku Knowledge Base
素材来自:knowledge.dataiku.com

1024 x 576 · jpeg
主成分分析 (PCA)とは – 【AI・機械学習用語集】
素材来自:zero2one.jp

1345 x 610 · png
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_pca原论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

480 x 480 · png
微生信-免费在线绘制主成分分析图（Principal components analysis，PCA）
素材来自:bioinformatics.com.cn
3068 x 1959 · jpeg
What is graphpad prism - faddrum
素材来自:faddrum.weebly.com

1800 x 1200 · png
angeloyeo.github.io/2019-07-27-PCA.md at master · angeloyeo/angeloyeo ...
素材来自:github.com
1054 x 791 · png
网页报告
素材来自:project.biodeep.cn

1306 x 469 · png
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_pca原论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 1080 · png
一文读懂PCA分析（原理、算法、解释和可视化）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
185 x 228 · png
对于论文2D PCA的理解与复现_2dpca复现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
847 x 473 · png
Intriguing GIS — Licker Geospatial Consulting Co.
素材来自:lgeo.co

1080 x 1080 · png
一文读懂PCA分析（原理、算法、解释和可视化）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
482 x 471 · png
白话论文：A Tutorial on Principal Component Analysis - TsReaper - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1280 x 538 · png
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_pca原论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

756 x 622 · png
【PCA】2D-PCA原始文献《Two-Dimensional PCA》理解_pca原论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1868 x 1028 · png
机器学习入门之PCA与ICA_pca ica-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1334 x 644 · jpeg
详解PCA(Principal Component Analysis)技术：数学原理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1177 x 842 · jpeg
你真的理解了PCA么 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
608 x 2394 ·
科学网—PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据 - 陈同的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

2048 x 1536 · png
网页报告
素材来自:project.biodeep.cn
883 x 569 · jpeg
PCA分析与可视化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

704 x 519 · png
机器学习 | 主成分分析（PCA）_pca算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
884 x 885 · jpeg
Principal component analysis (주성분분석) - tyami’s study blog
素材来自:tyami.github.io

1344 x 960 · png
PCA主成分分析原理及分析实践详细介绍_raw pca for combined expression profile-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 330 · jpeg
机器学习：PCA（Principal Component Analysis主成分）降维-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

930 x 424 · png
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)～データセットの見える化・可視化といったらまずはこれ ...
素材来自:datachemeng.com

1080 x 540 · png
如何进行PCA分析 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1280 x 720 · jpeg
PCA在分类中的应用案例分析_哔哩哔哩_bilibili
素材来自:bilibili.com

720 x 721 · jpeg
PCA|文献中常见的这种图你能看懂吗？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
883 x 388 · jpeg
PCA分析与可视化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:See more

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)