【数据分析】环境数据降维与聚类分析教程：从PCA到可视化
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文章目录
- 介绍
- 教程内容
- 数据预处理
- 主成分分析（PCA）
- 聚类分析
- 可视化分析结果
- 提取簇特征
- 教程目的
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 主成分分析（PCA）
- 计算相关矩阵
- 绘制相关矩阵热图
- 执行PCA
- 可视化PCA结果
- 聚类分析
- 层次聚类
- K均值聚类
- 可视化分析结果
- 绘制PCA变量图
- 聚类结果可视化
- 提取簇特征
- 总结
- 系统信息
介绍
本教程旨在通过R语言及其相关数据分析包，展示如何对环境数据进行主成分分析（PCA）和聚类分析，并将分析结果进行可视化。教程从数据预处理开始，逐步引导读者完成PCA分析、聚类分析以及结果的可视化展示。通过本教程，读者将能够掌握如何使用R语言对环境数据进行降维处理，提取关键信息，并通过聚类分析发现数据中的潜在模式。同时，教程还提供了多种可视化方法，帮助读者更直观地理解分析结果。
教程内容
数据预处理
- 读取数据：使用
read.csv函数读取环境数据文件。 - 数据清洗：
- 移除不需要的列（如土壤变量）。
- 将
gen_id列设置为行名，并移除该列。 - 检查并移除包含缺失值的行。