composite variables and selects sev

composite variables and selects several composite variables that reflect as much information as possible from the original variables to achieve dimensionality reduction. In a PCA plot, the higher the similarity in the expression profile of the samples, the higher the clustering degree, while the greater the difference between the samples, the farther the distance. Therefore, it can reflect the variability within and between sample groups on a global level (Gewers et al., 2021). Generally, the cumulative

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปรคอมโพสิตและเลือกตัวแปรคอมโพสิตหลายตัวที่สะท้อนข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้จากตัวแปรดั้งเดิมเพื่อลดขนาด ในพล็อต PCA ยิ่งความคล้ายคลึงกันในโปรไฟล์การแสดงออกของกลุ่มตัวอย่างสูง ระดับการจัดกลุ่มก็จะยิ่งสูงขึ้น ในขณะที่ความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างยิ่งมากขึ้น ระยะทางก็จะยิ่งไกลออกไป ดังนั้นจึงสามารถสะท้อนความแปรปรวนภายในและระหว่างกลุ่มตัวอย่างในระดับโลกได้ (Gewers et al., 2021) โดยทั่วไปแล้วจะสะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรคอมโพสิตและเลือกตัวแปรคอมโพสิตหลายตัวจากตัวแปรดั้งเดิมที่สะท้อนข้อมูลให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้ได้มิติที่ลดลง ในแผนภาพ PCA ยิ่งความคล้ายคลึงกันในสเปกตรัมการแสดงออกของตัวอย่างสูงเท่าใดความคล้ายคลึงกันก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น จึงสามารถสะท้อนความแปรปรวนภายในกลุ่มตัวอย่างและระหว่างกลุ่มตัวอย่างได้ทั่วโลก (Gewers et al. 2021) โดยทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรคอมโพสิตเลือกตัวแปรคอมโพสิตหลายตัวจากตัวแปรเดิมที่สะท้อนถึงข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้บรรลุการลดขนาด ในแผนภาพPCAความคล้ายคลึงกันของสเปกตรัมการแสดงออกของตัวอย่างสูงขึ้นระดับของการจัดกลุ่มและความแตกต่างระหว่างตัวอย่างมากขึ้นระยะทางที่ห่างไกล ดังนั้นจึงสามารถสะท้อนถึงความแปรปรวนภายในและระหว่างกลุ่มตัวอย่างในระดับโลก( Gewers et al .,2021 ) โดยทั่วไปการสะสม