十个技巧，让你成为“降维”专家

有时，我们对于对于同一组样本，会获取一组以上的测量值;例如，高通量基因组研究就经常涉及到多个领域的数据。对于相同的生物样品，我们可以获取到它的微阵列基因表达、微核糖核酸表达、蛋白质组学和脱氧核糖核酸甲基化等一系列数据。通过集成多个数据集，你可以获得更精确的高阶交互表示，并评估与之相关的可变性。由于不同区域的数据受到不同的变动率或波动率的影响，样本往往表现出不同程度的不确定性。

处理“多域”数据(也可称作为“多模态”、“多向”、“多视角”或“多组学”数据)的一种方法是分别对每个数据集执行数据降维，然后使用普鲁克变换将它们对齐在一起—平移、缩放和旋转的组合，以尽可能紧密地将不同数据结构对齐。许多更先进的方法也被开发出来，例如STATIS和DiSTATIS分别是PCA和经典MDS的推广。这两种方法都用于分析在同一组观测数据上获取的多个数据集，并且都基于将数据集组合成一个称为“折中”的共同共识结构的思想。

（编辑：核心网）

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