library(limma)
> setwd("C:\\Users\\feh\\Desktop\\GSE49710\\11.PCA")
> rt=read.table("symbol.txt",header=T,check.names=F)
> rt=as.matrix(rt)
> rownames(rt)=rt[,1]
> exp=rt[,2:ncol(rt)]
> dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp))
> data=https://bbs.csdn.net/topics/matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames)
> data=https://bbs.csdn.net/topics/avereps(data)
> data=https://bbs.csdn.net/topics/data[rowMeans(data)>0.5,]
>
>
> data.class <- rownames(data)
> data<- scale(data)
> data[is.na(data)] <- 0
> data.pca <- prcomp(data, scale. = TRUE)
> write.table(predict(data.pca),file="newTab.xls",quote=F,sep="\t")
>
> #可視化
> library(ggplot2)
> cluster=read.table("cluster.txt",header=F)
> group=paste0("cluster",as.vector(cluster[,2]))
> pcaPredict=predict(data.pca)
> PCA = data.frame(PCA1 = pcaPredict[,1], PCA2 = pcaPredict[,2],group=group)
Error in data.frame(PCA1 = pcaPredict[, 1], PCA2 = pcaPredict[, 2], group = group) :
引數值意味著不同的行數: 19860, 131
>
> pdf(file="PCA.pdf",height=5,width=6.5)
> ggplot(data = PCA, aes(PCA1, PCA2)) + geom_point(aes(color = group)) +
+ theme_bw()+
+ theme(plot.margin=unit(rep(1.5,4),'lines'))+
+ theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())
Error in ggplot(data = PCA, aes(PCA1, PCA2)) : 找不到物件'PCA'
> dev.off()
關于 Error in data.frame(PCA1 = pcaPredict[, 1], PCA2 = pcaPredict[, 2], group = group) :
引數值意味著不同的行數: 19860, 131如何理解？怎么解決？
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