支持向量机

WekemoBioincloud微科盟生科云

支持向量机

利用支持向量机的方法，挑选对分组差异贡献最高的features

样本分组和丰度表:

制表符分隔的文本文件表格；表格第一列为样本名，唯一(不可重复)；第二列为样本所属分组；第一行为组学feature名(如微生物，代谢物，基因，表型名)，唯一(不可重复)

选择输入文件

输入文件预览和编辑

请选择输入文件

对丰度进行标准化校正:

关闭则不会对丰度数据进行标准化校正处理；标准化校正分三步：1.样本内校正，即样本里所有features的丰度除以该样本的丰度中位数（类似相对丰度计算）；2.丰度矩阵校正，即对所有丰度值进行log转化；3.feature内校正，即feature对应的所有样本丰度减去该feature丰度均值再除以该feature丰度标准差

图中显示的feature个数:

将挑选准确度贡献最高的feature画图

任务备注:

0-20个字母，数字，下划线或汉字的组合

任务完成时发邮件提醒我

如果您在文章中使用生科云分析数据，请引用生科云，正文中可用如下格式:

A [此处写分析名称] was completed using the Wekemo Bioincloud (https:// www.bioincloud.tech) [Ref].

请引用文献：[Ref]. Yunyun Gao, Guoxing Zhang, Shunyao Jiang, Yong-Xin Liu. 2024. Wekemo Bioincloud: A user-friendly platform for meta-omics data analyses. iMeta 3: e175. https://doi.org/10.1002/imt2.175

使用说明

视频教程

人工帮助

加载中...