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PCA explained variance 太低怎么办?

PCA explained variance 太低怎么办?# Biology - 生物学

c*y2016-03-26 07:03

1 楼

270个样本(6 replicates X 5 treatments X 9 time points), metagenomic data,
phylogeny features: 850
PCA 结果: PC1, ~12%; PC2, ~4%; PC3, ~1%
这种结果如何解释? 可信度如何?
谢谢了!!

k*22016-03-26 07:03

2 楼

12%感觉好低的样子。不过不知道你在predict什么，也许不错也说不定呢。
建议1. 你用random feature（比如shuffle现在的信息之后）看看你能够Predict多少
，如果你的结果显著好于random prediction，则说明结果还行。
建议2. 做PCA之前，用CV把一些没什么用的feature去掉，因为feature多，noise会比
较大。
建议3. 如果你是想做classification的话，可以考虑其他classification的方法，种
类繁多，适用于不同类型。

c*y2016-03-26 07:03

3 楼

谢谢你的建议.
是想做classification, 比如说5个treatment之间, 或者不同的time point之间...
能详细解释下random feature吗?
多谢!!

【在 k*****2 的大作中提到】

: 12%感觉好低的样子。不过不知道你在predict什么，也许不错也说不定呢。
: 建议1. 你用random feature（比如shuffle现在的信息之后）看看你能够Predict多少
: ，如果你的结果显著好于random prediction，则说明结果还行。
: 建议2. 做PCA之前，用CV把一些没什么用的feature去掉，因为feature多，noise会比
: 较大。
: 建议3. 如果你是想做classification的话，可以考虑其他classification的方法，种
: 类繁多，适用于不同类型。

k*22016-03-26 07:03

4 楼

random feature是说如果你random shuffle你的treatment（没有给出任何信息），重
新做PCA，你的结果是否会显著变差。
除了PCA，你可以试试其他classification方法（比如SVM，RF），用cross validation
看看谁的cross validation error比较低就选谁。
我也只是上过相关课程、做过课程项目的水平，如果哪里讲的没道理，还请包涵啦~

【在 c***y 的大作中提到】

: 谢谢你的建议.
: 是想做classification, 比如说5个treatment之间, 或者不同的time point之间...
: 能详细解释下random feature吗?
: 多谢!!

k*22016-03-26 07:03

5 楼

如果你random shuffle treatment的数据得到pseudo dataset，用PCA还能够得到~12%
variance explained，就说明model挺糟糕（没有任何predictive power），如果只能
解释很小部分，你做1000次shuffle什么的，如果都远低于12%，则说明还OK。

validation

【在 k*****2 的大作中提到】

: random feature是说如果你random shuffle你的treatment（没有给出任何信息），重
: 新做PCA，你的结果是否会显著变差。
: 除了PCA，你可以试试其他classification方法（比如SVM，RF），用cross validation
: 看看谁的cross validation error比较低就选谁。
: 我也只是上过相关课程、做过课程项目的水平，如果哪里讲的没道理，还请包涵啦~

l*r2016-03-26 07:03

6 楼

或许这就是即将获炸药奖的新发现

【在 c***y 的大作中提到】

: 270个样本(6 replicates X 5 treatments X 9 time points), metagenomic data,
: phylogeny features: 850
: PCA 结果: PC1, ~12%; PC2, ~4%; PC3, ~1%
: 这种结果如何解释? 可信度如何?
: 谢谢了!!

l*r2016-03-26 07:03

7 楼

或许这就是即将获炸药奖的新发现

【在 c***y 的大作中提到】

c*r2016-03-26 07:03

8 楼

有没有batch effects/blocking等因素？
有的话除去之后会有改进，但是就你这个例子我不知道能有多少改进。
我的一点经验见图：

【在 c***y 的大作中提到】

c*r2016-03-26 07:03

9 楼

当然我这个batch effects比较大，应该再上个这张图，就容易看明白的了。
你的前边几个PC都可能和什么因素相关？

【在 c*********r 的大作中提到】

: 有没有batch effects/blocking等因素？
: 有的话除去之后会有改进，但是就你这个例子我不知道能有多少改进。
: 我的一点经验见图：

s*s2016-03-26 07:03

10 楼

你PC1有12%，不知道你为啥认为低了，和啥比的？
你这个PC的variance explained降的很快，我不错metagenomics，不过从统计上讲，这
说明前两个PC很可靠啊。
你用PC做predication或者cluster，我知道很多人这样做，结果出来也好解释，纯生物
的喜欢，不过这玩意儿其实就是看看啊，真要做肯定直接放model啊。PCA这玩意儿，和
distance function关系太大，不一样的data transformation, 不一样的distance
measurement结果可能完全不同，也就一fast & dirty的方法，真不适合深究。

【在 c***y 的大作中提到】

s*j2016-03-26 07:03

11 楼

"不知道你为啥认为低了，和啥比的？"
问得好呀.

【在 s******s 的大作中提到】

: 你PC1有12%，不知道你为啥认为低了，和啥比的？
: 你这个PC的variance explained降的很快，我不错metagenomics，不过从统计上讲，这
: 说明前两个PC很可靠啊。
: 你用PC做predication或者cluster，我知道很多人这样做，结果出来也好解释，纯生物
: 的喜欢，不过这玩意儿其实就是看看啊，真要做肯定直接放model啊。PCA这玩意儿，和
: distance function关系太大，不一样的data transformation, 不一样的distance
: measurement结果可能完全不同，也就一fast & dirty的方法，真不适合深究。

s*j2016-03-26 07:03

12 楼

"不知道你为啥认为低了，和啥比的？"
问得好呀.

【在 s******s 的大作中提到】

c*y2016-03-26 07:03

13 楼

说低是和其它我作过的数据,以及看过的一些资料相比
当然我看过的是非常有限的

【在 s******s 的大作中提到】

c*y2016-03-26 07:03

14 楼

你的这些图我觉得好象before batch removal的cluster好像更好呢??

【在 c*********r 的大作中提到】

: 当然我这个batch effects比较大，应该再上个这张图，就容易看明白的了。
: 你的前边几个PC都可能和什么因素相关？

c*y2016-03-26 07:03

15 楼

能推荐一些model analysis的方法吗?
我个人也觉得PCA很多时候不是很另人满意

【在 s******s 的大作中提到】

c*y2016-03-26 07:03

16 楼

我的理解是PCA本身就是unsupervised的,已经random了...

%

【在 k*****2 的大作中提到】

: 如果你random shuffle treatment的数据得到pseudo dataset，用PCA还能够得到~12%
: variance explained，就说明model挺糟糕（没有任何predictive power），如果只能
: 解释很小部分，你做1000次shuffle什么的，如果都远低于12%，则说明还OK。
:
: validation

s*s2016-03-26 07:03

17 楼

unsupervise和random一点关系也没有。
unsupervise是你cluster方法的问题；random是你数据质量的问题。
kagura2说的很好，random，还有减少feature
至于PC1是不是高，看permutation（也就是random)以后的emperical p-value
才行。PC1高到80%, 里面都是aritifacts, 还不如只有8%.

【在 c***y 的大作中提到】

: 我的理解是PCA本身就是unsupervised的,已经random了...
:
: %

c*y2016-03-26 07:03

18 楼

非常谢谢你们的回复.
仔细看了下PCA permutation test的有关资料.我以前理解的确是错误的.我会去试试这
个test.

【在 s******s 的大作中提到】

: unsupervise和random一点关系也没有。
: unsupervise是你cluster方法的问题；random是你数据质量的问题。
: kagura2说的很好，random，还有减少feature
: 至于PC1是不是高，看permutation（也就是random)以后的emperical p-value
: 才行。PC1高到80%, 里面都是aritifacts, 还不如只有8%.