R实战| PCA、tSNE、UMAP三种降维方法在R中的实现
降维在组学分析中，一般通过降维算法得到低纬度如二维或三维的新坐标数据，再结合可视化技术去展示样本的在新坐标的空间分布，接着加上统计检验结果证实整体组学水平上组间的差异性。降维算法有基于线性模型的PCA，也有基于非线性的tSNE和UMAP等方法。示例数据和代码领取点赞、在看 本文，分享至朋友圈集赞20个并保留30分钟，截图发至微信mzbj0002领取。「木舟笔记2022年度...
