在抽取选项中把要提取的因子数改为2，旋转空间中的成分图就显示为二维载荷散点图。
基因表达数据分析 主成分分析 ( Princ ipal Component Analysis ， PCA ) 是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。
计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。
给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。
这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面， PCA 就是这样一种分析方法。
PCA 的目标是寻找 r ( r 降到 。 在进行基因表达数据分析时，一个重要问题是确定每个实验数据是否是独立的，如果每次实验数据之间不是独立的，则会影响基因表达数据分析结果的准确性。
对于利用基因芯片 所检测到的基因表达数据，如果用 PCA 方法进行分析，可以将各个基因作为变量，也可以将实验条件作为变量。
当将基因作为变量时，通过分析确定一组“主要基因元素”，它们能够很好地说明基因的特征，解释实验现象;当将实验条件作为变量时，通过分析确定一组“主要实验因素”，它们能够很好地刻画实验条件的特征，解释基因的行为。下面着重考虑以实验条件作为变量的 PCA 分析方法。
假设将数据的维数从 R N 降到 R 3 ，具体的 PCA 分析步骤如下：
(1) 第一步计算矩阵 X 的样本的协方差矩阵 S : (2) 第二步计算协方差矩阵S的本征向量 e1,e2,…,eN的本征值 , i = 1,2,…,N 。本征值按大到小排序： ; (3)第三步投影数据到本征矢张成的空间之中，这些本征矢相应的本征值为 。现在数据可以在三维空间中展示为云状的点集。
对于 PCA ，确定新变量的个数 r 是一个两难的问题。
我们的目标是减小 r ，如果 r 小，则数据的维数低，便于分析 ，同时也降低了噪声，但可能丢失一些有用的信息。究竟如何确定 r 呢这需要进一步分析每个主元素对信息的贡献。
令 代表第 i 个特征值，定义第 i 个主元素的贡献率为： (8-45) 前 r 个主成分的累计贡献率为： (8-46) 贡献率表示所定义的主成分在整个数据分析中承担的主要意义占多大的比重，当取前 r 个主成分来代替原来全部变量时，累计贡献率的大小反应了这种取代的可靠性，累计贡献率越大，可靠性越大;反之，则可靠性越小。一般要求累计贡献率达到 70% 以上。
经过 PCA 分析，一个多变量的复杂问题被简化为低维空间的简单问题。可以利用这种简化方法进行作图，形象地表示和分析复杂问题。在分析基因表达数据时，可以针对基因作图，也可以针对实验条件作图。
前者称为 Q 分析，后者称为 R 分析。 表 8.1 是对酵母 6000 多个基因在 7 个时间点表达数据的 PCA 分析结果，每列数据代表主元素的系数。
从表中可以看出，前两个主元素反应了 90% 以上( 76.9%+13.5% )的变化，而前三个主元素反应了 95% 以上的变化，因此取前两个主元素即可。 图 8.6 是对 7 个特征值的图示。 图 8.7 是前三个主元素系数变化图。
第 1 个主元素代表各个基因表达加权平均，除第 1 个时间点外，其它所有系数都为正值( 见图 8.7(a) )。
如果某个基因对应此主元素的值为较大的正数，则基因表达上调，如果此主元素的值为较大的负数，则基因表达下调。
第 2 个主元素表示在时间序贯中基因表达的变化，除第 1 个时间点外，其它系数逐个增大( 见图 8.7(b) )。如果某个基因的表达量随时间不断增加，则此主元素的值为正;如果表达量随时间不断减小，则此主元素的值为负。第 3 个主元素系数变化曲线为抛物线形( 见图 8.7(c) )。
1、空间体验的现场性 任何一个空间作品和外部环境有着紧密的联系，使得我们到现场体会其独特性。
2、空间的时间性和顺序性 时间性，体会一组空间体，需要一个的感觉和过程才能很好体会空间印象，需要花费时间在空间游走，参与其中。时间性的过程。 顺序性：空间的不同安排，给人不同的感受。进入空间有一定的顺序性，比如亮暗亮，过程性的体验。
3、方向性：由于空间不同的组织安排围和等方式，一定会形成人在空间里面所处位置的方向，标志物利于形成方向性。钢管，线性指引方向。
4、可变性：空间需要有一定的可变性来满足生活的需求。玻璃幕墙里白色可推拉面板遮阳，调节阳光。
5、空间的公共性和私密性.外部的展厅灯光明朗，场地开阔，比较开放，公共性很强，卫生间空间较小，灯光微弱，隐蔽性私密性。
6、空间的识别性. 提供空间的定位，空间的特色与印象。在厕所入口的装饰画，让人一眼就识别出空间的定位，让人印象深刻。
形态：自然形态，人工形态。
具象形态，抽象形态。 点： 线，线在空间起着界定作用，勾勒形态的骨架，成为空间的一部分。线的方向性能表现出速度感。展现动态空间，线性具有表现力。不同材质的线，有不同的质感，空间形态也不相同。对空间而言，重力作用是线性材料构筑和配置的前提，因此，水平和垂直在方向上成为线性结构空间的表现形式。遵循线段平行，交叉，放射，倾斜的方式。
面：面有各种形状，面用于定义空间或体积的边界。各种面材加工技术成熟，面材为主要的造型材料。建筑大面积玻璃，让内部空间明亮起来。
点的构成方法——矩阵列：等距整齐排列。构成感，秩序感较强。
散点式：自由安置，灵活变化，有节奏感 。
螺旋式排列:韵律感 。
在矿产资源的世界地图上，爱尔兰虽然常常被忽视，但却拥有丰富的矿产资源。爱尔兰矿产图展示了这个国家令人惊叹的地质多样性和潜力。无论是金属矿产、石油天然气还是工业矿物，爱尔兰都有着丰富的储量。本文将对爱尔兰矿产图进行深入分析，并展望未来的发展前景。
爱尔兰是一个矿藏丰富的国家，尤其在金属矿产方面有着巨大的潜力。爱尔兰矿产图显示，这个国家拥有众多金属矿产资源，包括铅、锌、铜等。其中，铅和锌的储量在欧洲居于领先地位。爱尔兰的金属矿产主要集中在莫伊尔山脉、蒙斯特山脉和康诺特山脉等地。
虽然目前爱尔兰的金属矿产开采水平相对较低，但随着技术的进步和投资的增加，相信未来爱尔兰的金属矿产开发有望迎来新的突破。而且，随着全球市场对于金属矿产需求的不断增长，这将为爱尔兰带来更多的机遇。未来数年，爱尔兰将投资大量资金用于金属矿产的勘探和开采，这将有助于推动爱尔兰成为一个金属矿产出口大国。
除了金属矿产，爱尔兰还拥有潜在的石油和天然气资源。石油和天然气是全球能源市场的重要组成部分，对于经济发展至关重要。根据爱尔兰矿产图所示，北爱尔兰和爱尔兰共和国的海岸线附近存在着潜在的石油和天然气资源。
爱尔兰政府已经积极推动开发这些天然资源的计划，吸引了一批国际能源公司的投资。在未来几年中，爱尔兰将会继续进行深海勘探，以确定海域内的石油和天然气潜力。此外，爱尔兰还制定了一系列的能源政策，以鼓励可持续能源的发展，减少对于化石燃料的依赖。
除了金属矿产和石油天然气，爱尔兰还拥有丰富的工业矿物资源。工业矿物是现代工业的基础材料，对于建筑、玻璃制造、化工等行业起到不可或缺的作用。爱尔兰矿产图揭示了爱尔兰在工业矿物方面的潜力，主要包括大理石、花岗岩、石膏等。
爱尔兰的工业矿物资源广泛分布于全国各地，为爱尔兰的建筑和工业发展提供了坚实的基础。随着全球工业的快速发展，对于工业矿物的需求不断增加，爱尔兰作为一个潜力巨大的供应国必将受益于此。未来，爱尔兰将继续发展工业矿物资源的开采和加工能力，以满足国内外市场的需求。
爱尔兰拥有丰富的矿产资源，因此在矿业领域有着广阔的发展前景。随着技术的不断进步和投资的增加，爱尔兰有望成为欧洲矿业行业的重要参与者。然而，要实现这一目标，爱尔兰需要克服一些挑战。
首先，爱尔兰需要加大对于矿产资源的勘探力度，进行更加全面和精确的地质调查，以发现更多的矿产储量。其次，爱尔兰需要吸引更多的国内外投资，以提高矿产开采和加工的技术水平。此外，爱尔兰还需要建立健全的法律法规体系，以确保矿业活动的可持续性和环境友好性。
总之，爱尔兰矿产图展示了这个国家丰富的矿产资源和巨大的发展潜力。金属矿产、石油天然气和工业矿物的丰富储量为爱尔兰带来了诸多机遇。随着技术进步和投资的增加，爱尔兰有望成为一个重要的矿业大国，为国家经济发展做出积极贡献。
1. 首先需要了解什么是EDS（Energy Dispersive X-ray Spectroscopy），即能谱分析技术，是一种分析材料成分的方法。2. 了解EDS成分分析图的构成：通常分为两部分，上面是样品的电子显微镜图像，下面是对应的元素的能量谱，通常使用颜色来表示不同元素的信号强度。3. 在观察EDS成分分析图时，需要关注信号强度、元素种类和相对含量等信息，通过对比样品和标准样品的数据，可以得出样品中元素的含量和种类。4. 值得注意的是，EDS成分分析图只是一种表征材料成分的方法，需要结合其他实验数据和分析方法，综合判断材料性质和特征。
在抽取选项中把要提取的因子数改为2，旋转空间中的成分图就显示为二维载荷散点图。
看PCA图抓住一点：样本点连线距离长=样本之间差异性大，样本点连线距离短=样本之间差异性小。这样可以让我们非常直观地看出各个样本之间的相似性。
主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的。转换后得到的这一组变量，即是我们所说的主成分。
SPSS、MINITAB、MATLAB都可以做。如果没有专门的软件基础，建议试试MiniTab，质量界常用的软件，不需要敲字码，很容易上手。可视化图也很容易生成。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是用于降维和数据可视化的一种统计方法。在主成分分析中，载荷图是用来解释数据中的特征和变量之间的关系的。在主成分分析中，每个变量可以表示为主成分的线性组合。载荷图显示了每个变量对每个主成分的贡献程度，即每个变量与主成分之间的相关性。在载荷图中，每个主成分都有一个箭头，箭头的方向表示主成分的方向，箭头的长度表示该变量对该主成分的贡献程度。当解释载荷图时，可以根据箭头的方向和长度来理解变量之间的相关性和贡献程度。具体的解释可以包括以下几个方面：1. 方向：箭头的方向表示了主成分和变量之间的关系。当箭头指向某个变量时，表示该变量与主成分正相关；当箭头指向远离某个变量时，表示该变量与主成分负相关。2. 长度：箭头的长度表示了变量对主成分的贡献程度。长度较长的箭头表示该变量对主成分的贡献较大，而长度较短的箭头表示该变量对主成分的贡献较小。通过解释载荷图，可以得出以下结论：1. 变量之间的相关性：可以通过观察箭头的方向来判断变量之间的相关性。当多个箭头指向相同的方向时，表示这些变量之间存在正相关性；当多个箭头指向相反的方向时，表示这些变量之间存在负相关性。2. 变量的贡献程度：可以通过观察箭头的长度来判断变量对主成分的贡献程度。长度较长的箭头表示该变量对主成分的贡献较大，可以在解释主成分时重点关注这些变量。3. 主成分的解释：可以通过观察整个载荷图来理解主成分之间的关系。主成分之间的角度和距离可以提供关于数据中的结构和模式的信息。需要注意的是，载荷图只是主成分分析的一种辅助工具，其目的是为了更好地理解数据中的特征和变量之间的关系。在解释载荷图时，还需要结合具体的数据背景和分析目的进行综合判断。
广西壮族自治区物产丰富，矿产资源更加丰富多样，每个地区都有不同的矿产资源，例如河池百色的煤矿，柳州桂林的水资源等等，北部地区的金银铜矿都很丰富，都在全国前列，广西不光自然风景美，矿产资源也很丰富，所以多来广西旅游观光，加油
