[우수상]주성분 분석 (PCA)의 원리와 전사체 데이터 분석에서의 활용(part 1) | 주성분 분석

[우수상]주성분 분석 (PCA)의 원리와 전사체 데이터 분석에서의 활용(part 1)


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우수상 작품명 : 주성분 분석 (PCA)의 원리와 전사체 데이터 분석에서의 활용(part 1)
수상자 : 연세대 오세진
지도교수 : 김현석
본 영상은 \”2019 생물정보 빅데이터 분석 UCC 공모전(2019년 8월 27일)\” 출품작입니다.
주최: BRIC, KGenome 유전체빅데이터 전문인력양성 사업단
후원: 한국생명정보학회, 과학기술정보통신부

[우수상]주성분 분석 (PCA)의 원리와 전사체 데이터 분석에서의 활용(part 1)

StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step


Principal Component Analysis, is one of the most useful data analysis and machine learning methods out there. It can be used to identify patterns in highly complex datasets and it can tell you what variables in your data are the most important. Lastly, it can tell you how accurate your new understanding of the data actually is.
In this video, I go one step at a time through PCA, and the method used to solve it, Singular Value Decomposition. I take it nice and slowly so that the simplicity of the method is revealed and clearly explained.
⭐ NOTE: When I code, I use Kite, a free AIpowered coding assistant that will help you code faster and smarter. The Kite plugin integrates with all the top editors and IDEs to give you smart completions and documentation while you’re typing. I love it! https://www.kite.com/getkite/?utm_medium=referral\u0026utm_source=youtube\u0026utm_campaign=statquest\u0026utm_content=descriptiononly
There is a minor error at 1:47: Points 5 and 6 are not in the right location
If you are interested in doing PCA in R see: https://youtu.be/0Jp4gsfOLMs
If you are interested in learning more about how to determine the number of principal components, see: https://youtu.be/oRvgq966yZg
For a complete index of all the StatQuest videos, check out:
https://statquest.org/videoindex/
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…or…
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…buying one or two of my songs (or go large and get a whole album!)
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…or just donating to StatQuest!
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Lastly, if you want to keep up with me as I research and create new StatQuests, follow me on twitter:
https://twitter.com/joshuastarmer
0:00 Awesome song and introduction
0:30 Conceptual motivation for PCA
3:23 PCA worked out for 2Dimensional data
5:03 Finding PC1
12:08 Singular vector/value, Eigenvector/value and loading scores defined
12:56 Finding PC2
14:14 Drawing the PCA graph
15:03 Calculating percent variation for each PC and scree plot
16:30 PCA worked out for 3Dimensional data
statquest PCA ML

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StatQuest: Principal Component Analysis (PCA), Step-by-Step

Principal Component Analysis and Factor Analysis in Stata


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Principal Component Analysis and Factor Analysis in Stata
https://sites.google.com/site/econometricsacademy/econometricsmodels/principalcomponentanalysis

Principal Component Analysis and Factor Analysis in Stata

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안녕하세요 렐랍니다 🙂
요즘 학기 시작하자마자 하루에 6시간 밖에 못잘 정도로 바쁜 나날들을 보내고 있어요ㅠ
그래서 블로그고 유튜브고 할 엄두도 안나고 라이브스트리밍은 꿈도 못꾸고 있었다가
요새 정말 잘 쓰는 앱이 있어서 이것만은 내가 잠을 줄여서라도 추천영상을 만들어야겠다 하고 만들었습니다
ㄹㅋㄷㅌㅅㅌ 관계자가 이 영상을 보고
협찬을 해주었으면 하는 소박한 꿈,,,,
암튼 논문 읽으시는 분 중에 이거 모르시는 분 없길 바라며..
아이패드 만세만세 만만세!

🚫저의 창작물을 바탕으로 개인적으로 작성한 지원서를 제출하거나 자신의 인터뷰를 위해 활용한 2차 창작물에 대해서 제 3자와 공유/배포 하는 것을 엄격히 금지합니다. 상업적이든 비상업적 목적이든 구분없이 엄격히 금지하며 이를 어길 시, 저작권 관련 법령에 의해 민형사상의 처벌을 받을 수 있습니다. 또한 제 네이버/티스토리 블로그에 업로드된 사진이나 글, 유튜브 영상의 일부만을 인용하거나 수정하여 다른 곳에 업로드 하는 것도 엄격히 금지합니다. 비공개로 포스트를 공유하셔서 개인이 소장하시는 것은 관계 없지만, 공개적으로 2차 공유를 원할 시에는 저에게 사전에 문의하셔야 하고 제 동의 없이 무단으로 도용/수정/공유/배포 한 정황이 파악 될 시에는 경고 없이 바로 강력히 법적 대응 합니다.
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13-6 주성분과 변수의 관계 – PCA: 주성분분석 (3) –


통알못을 위한 통계튜브
통통튜브
통알못(통계를 알지 못하는 사람)을 위한 통계튜브입니다.
이런분들에게 적합합니다.
1. p값이 0.05보다 큰지 작은지만 말할 수 있는 분
2. 그런데 p값이 뭔지 모르는 분
3. 논문작성을 위한 통계를 아무리 들어도 어렵기만 하고 이해가 안되는 분
4. 대학원에서 통계 강의 들을 때마다 C학점을 벗어나지 못하는 분
5. 논문을 쓰려고 설문지도 돌리고 데이터도 다 코딩했는데 이제 어떻게 해야할지 모르겠는 분
6. 통계가 배우고 싶은데 아무리 공부해 봐도 어려운 증명만 나와 무슨 말인지 모르겠는 분
7. 문송한데 통계까지 죄송할까봐 아예 통계는 들여다 볼 엄두도 못 내는 분
어려운 수학 하나 없이 최대한 산수 수준에서 문송한 분들을 위한 통계 강의
개념을 이해해야 통계가 보이는데, 무조건 계산하고 풀어서 답을 맞추라고 하니 통계가 어려웠습니다
통계를 보다 쉽게 잘 이해하도록 돕기위해 만든 통계 채널입니다
통계가 왜 어려웠는지에서부터 기초적인 것들부터 시작해서 통계의 핵심을 마스터 합니다.
처음부터 차근차근 들어보세요.
통계가 쉬워집니다.
중고등학생들도 쉽게 통계를 이해하고 분석할 수 있습니다!!
빅데이터 분석을 하고 싶은데 통계를 몰라서 못하겠다고요?
여기서 부터 시작해 보세요!!
천리 길도 한 걸음부터!!
하루에 한 클립씩만 차근 차근 봅시다!!
사용 통계 소프트웨어
1. JAMOVI
다운로드: https://www.jamovi.org/download.html
2. Bluesky Statistics
다운로드: https://www.blueskystatistics.com
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기초통계 논문통계 주성분분석

13-6 주성분과 변수의 관계  - PCA: 주성분분석 (3) -

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