使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 示例数据来自于R语言包 poppr ,csv文件存储，数据格式如下使用到的是R语言的 poppr 包中的 read.genalex() 函数
poppr 第一次使用需要先安装
读入数据
读入数据直接是 genclone object，使用函数 genclone2genind() 将其转换成genind object，接下来使用 ade4 包中的 dudi.pca() 函数做主成分分析
主成分的结果存储在li中
还是认为的分个组，然后做散点图
明天的推文再继续这部分内容吧！
以上是关于使用R语言对SSR数据做主成分分析（PCA）的一个简单小例子的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据预处理：对所有的数据列进行主成分分析PCA（principal components analysis）设置method参数为pca
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为原始数据）使用nfactors参数指定抽取的主成分的个数principal函数结果解读
R语言使用psych包的principal函数对指定数据集进行主成分分析PCA进行数据降维（输入数据为原始数据）计算每个样本（观察）的主成分的分数计算得分与特定变量的相关性并解读结果