如何在大数据集中使用R中的princomp（）或prcomp（）函数，而不会传输数据？

我刚开始了解PCA，我希望将它用于超过4,00,000行的巨大微阵列数据集。我有我的样品列和基因/基因座形式的列。我在使用PCA时遇到了一些教程，并遇到了princomp（）和prcomp（）以及其他一些教程。如何在大数据集中使用R中的princomp（）或prcomp（）函数，而不会传输数据？

现在，正如我在这里所了解的那样，为了在双标图中绘制样本，我需要将它们放在行中，并将基因/位点放在列中，因此我将不得不转换我的数据在用于PCA之前。

但是，由于行数超过4,00,000，我不能将它们转换为列，因为列是有限的。所以我的问题是，是否有任何方法可以对我的数据执行PCA，而无需转换它，使用这些R函数？如果不是的话，你们中的任何人都可以建议我采取其他方式或方法吗？

2012-09-27 Letin

你为什么讨厌转置你的数据？这很容易！

如果你读了您的数据转换成R（例如，作为基体microarray.data），你可以只用一个命令转他们：

transposed.microarray.data<-t(microarray.data)

2012-09-27 16:39:21

噢，是的..这工作.. :)它不是我恨换位..我试图在Excel文件，这没有工作。我没有意识到可以这样做..非常感谢你:) – Letin

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