如果你也在 怎样代写主成分分析Principal Component Analysis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
主成分分析（PCA）是计算主成分并使用它们对数据进行基础改变的过程，有时只使用前几个主成分，而忽略其余部分。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写主成分分析Principal Component Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写主成分分析Principal Component Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写主成分分析Principal Component Analysis相关的作业也就用不着说。
我们提供的主成分分析Principal Component Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|Validation
In this section we illustrate our procedure with data from the leukemia data set of Golub et al. (1999) and the lymphoma data set Alizadeh et al. (2000).
In these examples our aim is to validate our procedure for adding input variables information into KPCA representation. We follow the following steps. First, in each data set, we build a list of genes that are differentially expressed. This selection is based in accordance with previous studies such as (Golub et al. (1999), Pittelkow \& Wilson (2003), Reverter et al. (2010)). In addition we compute the expression profile of each gene selected, this profile confirm the evidence of differential expression.
Second, we compute the curves through each sample point associated with each gene in the list. These curves are given by the $\phi$-image of points of the form:
$$
\mathbf{y}(s)=\mathbf{x}{i}+s \mathbf{e}{k}
$$
where $x_{i}$ is the $1 \times n$ expression vector of the $i$-th sample, $i=1, \ldots, m, k$ denotes the index in the expression matrix of the gene selected to be represented, $\mathbf{e}{k}=(0, \ldots, 1, \ldots, 0)$ is a $1 \times n$ vector with zeros except in the $k$-th. These curves describe locally the change of the sample $x{i}$ induced by the change of the gene expression.
Third, we project the tangent vector of each curve at $s=0$, that is, at the sample points $\mathbf{x}_{i}$, $i=1, \ldots, m$, onto the KPCA subspace spanned by the eigenvectors (9). This representation capture the direction of maximum variation induced in the samples when the expression of gene increases.
By simultaneously displaying both the samples and the gene information on the same plot it is possible both to visually detect genes which have similar profiles and to interpret this pattern by reference to the sample groups.
统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|Leukemia data sets
The leukemia data set is composed of 3051 gene expressions in three classes of leukemia: 19 cases of B-cell acute lymphoblastic leukemia (ALL), 8 cases of T-cell ALL and 11 cases of acute myeloid leukemia (AML). Gene expression levels were measured using Affymetrix high-density oligonucleotide arrays.
The data were preprocessed according to the protocol described in Dudoit et al. (2002). In addition, we complete the preprocessing of the gene expression data with a microarray standardization and gene centring.
In this example we perform the KPCA, as detailed in the previous section, we compute the kernel matrix with using the radial basis kernel with $c=0.01$, this value is set heuristically. The resulting plot is given in Figure 1. It shows the projection onto the two leading kernel principal components of microarrays. In this figure we can see that KPCA detect the group structure in reduced dimension. AML, T-cell ALL and B-cell ALL are fully separated by KPCA.
To validate our procedure we select a list of genes differentially expressed proposed by (Golub et al. (1999), Pittelkow \& Wilson (2003), Reverter et al. (2010)) and a list of genes that are not differentially expressed. In particular, in Figures 2, 3,4 and 5 we show the results in the case of genes: X76223_s_at, X82240_rna1_at, Y00787_s_at and D50857_at, respectively. The three first genes belong to the list of genes differentially expressed and the last gene is not differentially expressed.
Figure 2 (top) shows the tangent vectors associated with $\mathrm{X} 76223_{\text {_s_at gene, attached at }}$ each sample point. This vector field reveals upper expression towards T-cell cluster as is expected from references above mentioned. This gene is well represented by the second principal component. The length of the arrows indicate the strength of the gene on the sample position despite the dimension reduction. Figure 2 (bottom) shows the expression profile of X76223_s_at gene. We can observe that X76223_s_at gene is up regulated in T-cell class. This profile is agree with our procedure because the direction in which the expression of the $\mathrm{x} 76223$ _s_at gene increases points to the T-cell cluster.
主成分分析代考
统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|Validation
在本节中，我们使用来自 Golub 等人的白血病数据集的数据来说明我们的程序。(1999) 和淋巴瘤数据集 Alizadeh 等人。 $(2000$ 年 $)$ 。
在这些示例中，我们的目标是验证我们将输入变量信息添加到 KPCA 表示中的过程。我们遵循以下步骤。首 先，在每个数据集中，我们构建了一个差异表达的基因列表。该选择基于先前的研究，例如 (Golub et al. (1999), Pittelkow \& Wilson (2003), Reverter et al. (2010))。此外，我们计算每个所选基因的表达谱，该谱证 实了差异表达的证据。
其次，我们通过与列表中每个基因相关的每个样本点计算曲线。这些曲线由 $\phi$ – 形式点的图像:
$$
\mathbf{y}(s)=\mathbf{x} i+s \mathbf{e} k
$$
在哪里 $x_{i}$ 是个 $1 \times n$ 的表达载体 $i$-第一个样本， $i=1, \ldots, m, k$ 表示选择要表示的基因在表达矩阵中的索引， $\mathrm{e} k=(0, \ldots, 1, \ldots, 0)$ 是一个 $1 \times n$ 除了在 $k$-th。这些曲线局部地描述了样本的变化 $x i$ 基因表达的改变引起 的。
第三，我们将每条曲线的切向量投影在 $s=0$ ，即在样本点 $\mathbf{x}_{i}, i=1, \ldots, m$, 到由特征向量 (9) 跨越的 KPCA 子空间上。当基因表达增加时，这种表示捕获了样本中诱导的最大变异的方向。
通过在同一个图上同时显示样本和基因信息，既可以直观地检测具有相似特征的基因，也可以通过参考样本组 来解释这种模式。
统计代写|主成分分析代写Principal Component Analysis代考|Leukemia data sets
白血病数据集由三类白血病中的 3051 个基因表达组成：19 例 B 细胞急性淋巴细胞白血病 (ALL)、8 例 T 细胞 ALL 和 11 例急性髓性白血病 (AML)。使用 Affymetrix 高密度寡核苷酸阵列测量基因表达水平。
根据 Dudoit 等人描述的协议对数据进行了预处理。（2002 年）。此外，我们通过微阵列标准化和基因中心化完成了基因表达数据的预处理。
在本例中，我们执行 KPCA，如上一节所述，我们使用径向基核计算核矩阵C=0.01，这个值是启发式设置的。得到的图在图 1 中给出。它显示了对微阵列的两个主要内核主成分的投影。在该图中，我们可以看到 KPCA 检测降维的组结构。AML、T 细胞 ALL 和 B 细胞 ALL 由 KPCA 完全分离。
为了验证我们的程序，我们选择了由 (Golub 等人 (1999)、Pittelkow \& Wilson (2003)、Reverter 等人 (2010)) 提出的差异表达基因列表和未差异表达的基因列表。特别是，在图 2、3、4 和 5 中，我们分别展示了基因情况下的结果：X76223_s_at、X82240_rna1_at、Y00787_s_at 和 D50857_at。前三个基因属于差异表达基因列表，最后一个基因没有差异表达。
图 2（顶部）显示了与相关的切向量X76223_s_at 基因，附着在 每个采样点。正如上述参考文献所预期的那样，该向量场揭示了对 T 细胞簇的上层表达。该基因由第二个主要成分很好地代表。尽管尺寸减小，箭头的长度表示基因在样本位置上的强度。图 2（下）显示了 X76223_s_at 基因的表达谱。我们可以观察到 X76223_s_at 基因在 T 细胞类中上调。该配置文件与我们的程序一致，因为X76223_s_at 基因增加指向 T 细胞簇。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。