Hola Rosa:

Tras tu mensaje, me reafirmo en mi anterior apreciación. Si el objetivo
final de tu trabajo es tratar de predecir si un gen es de una clase o de
otra a partir de un conjunto de variables cuantitativas, nos encontramos en
un ambiente de aprendizaje supervisado (los individuos tienen una etiqueta
preestablecida), en el que no tiene mucho sentido aplicar una técnica como
el PCA (de aprendizaje no supervisado). De hecho, tu estrategia de análisis
consistiría (si lo he entendido bien) en ver qué patrón detecta el PCA y ver
si ese patrón detectado -las puntuaciones de los genes en los componentes
principales- coinciden con el patrón preestablecido (la clasificación en
clase "improntados" y clase "no improntados"). No parece una estrategia muy
adecuada. Hay que señalar que el PCA podría tener sentido si tuvieras
inicialmente una enorme cantidad de variables explicativas moderadamente
correlacionadas entre sí y quisieras reducir su número a un conjunto de
componentes principales incorrelados que recojan una parte máxima de la
información disponible.

Los mismos autores que citas utilizan, tras el PCA, un *Quadratic
Discriminant Analysis*, que es una técnica de aprendizaje de tipo
supervisado, mucho más adecuada para tus fines. Otras alternativas podrían
ser un árbol de clasificación (método CART, presente en el *package *rpart
de R) o un bosque aleatorio (*package *randomForest). Seguro que por aquí
hay expertos que te pueden echar una mano con ellos.

Ánimo y un saludo.

Juanjo Gibaja



2011/7/5 Ana Rosa Cortazar <anarokin@gmail.com>

> Claro, perdón por no añadir la explicación!
>
> Dispongo de unos 50 genes, de los cuales unos están improntados y otros no.
> Se busca saber si existe alguna característica estructural que permita
> diferenciar en futuros estudios aquellos genes improntados de los no
> improntados.
>
> Para ello dispongo de 5 carcterísticas, de las cuales, tras un análisis
> previo, me he quedado con 4 de ellas (que son las que veis en mi análisis
> PCA).
>
> La idea es que, como con un análisis PCA se puede obtener un gráfico
> representativo de los scores de los datos, ver si se agrupan de alguna forma
> determinada que me ayude a reconocer algún patrón.
>
> Me baso en el estudio que puede consultarse aqui:
> http://www.hindawi.com/journals/cfg/2009/549387/.
>
> Para que sirva de referencia, lo que intento hacer es conseguir una gráfica
> como la que se ve en la *Figura 1*
>
> Muchas gracias
> Ana Rosa Cortazar.
>
> El 5 de julio de 2011 19:42, Juan José Gibaja Martíns <jjgibaja@gmail.com>escribió:
>
>> Hola Ana Rosa:
>>
>> Necesitaríamos conocer cuál es el objetivo de tu análisis de datos porque
>> si
>> lo que buscas es realizar un aprendizaje de tipo supervisado (en el que
>> los
>> individuos están etiquetados como "improntados" o "no improntados") no
>> parece muy razonable decantarse por un PCA (que es una técnica de
>> aprendizaje no supervisado).
>>
>> ¿Podrías darnos esta información? Quizás, de esa forma, podamos ayudarte
>> mejor.
>>
>> Un saludo.
>>
>>
>> Message: 2
>>
>> > Date: Tue, 5 Jul 2011 14:45:35 +0200
>> > From: Ana Rosa Cortazar <anarokin@gmail.com>
>> > To: r-help-es@r-project.org
>> > Subject: [R-es] Análisis PCA
>> > Message-ID:
>> >        <CAPrUOjtAZbfdS9JoOeM7=
>> WXo3ErPM2ybNby7gOWTAgPQbH2HRA@mail.gmail.com
>> > >
>> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>> >
>> > Buenos días a todos,
>> >
>> > Estoy llevando a cabo un análisis PCA para un proyecto de fin de master
>> y
>> > me
>> > encuentro atascada. Consigo llevar a cabo digo análisis y obtengo el
>> > screeplot correspondiente (adjunto al mensaje) en el que se ven las
>> > diferencias entre los dos grupos de datos (genes improntados y no
>> > improntados respectivamente) en función de si son improntados o no (con
>> > ello
>> > se vé claramente cómo afecta la PC1 a los resultados porque tengo esos
>> dos
>> > grupos claramente diferenciados a ambos lados del eje Y). El problema
>> que
>> > me
>> > encuentro es que he de buscar algún subgrupo dentro de estos datos
>> (debido
>> > a
>> > la PC2) y mostrarlo gráficamente pero no sé como hacerlo.
>> >
>> > El código que llevo a cabo es el siguiente:
>> >
>> >  > prcomp(genesNormalizados[9:12])
>> >
>> > Standard deviations:
>> >
>> > [1] 1.5625489 0.9081340 0.8302286 0.2108412
>> >
>> >
>> >  Rotation:
>> >
>> > PC1 PC2 PC3 PC4
>> >
>> > bpNormalizado -0.5911346 0.3843897 0.06367693 0.70622212
>> >
>> > islasNormalizado -0.5875981 0.3965476 -0.08979227 -0.69958259
>> >
>> > simpleNormalizado -0.3935477 -0.5693253 0.71687078 -0.08417327
>> >
>> > tandemNormalizado -0.3878254 -0.6089854 -0.68846124 0.06891572
>> >
>> >  > summary(prcomp(genesNormalizados[9:12]))
>> >
>> > Importance of components:
>> >
>> > PC1 PC2 PC3 PC4
>> >
>> > Standard deviation 1.5625 0.9081 0.8302 0.21084
>> >
>> > Proportion of Variance 0.6104 0.2062 0.1723 0.01111
>> >
>> > Cumulative Proportion 0.6104 0.8166 0.9889 1.00000
>> >
>> > > plot(genes.pca$scores[, 1], genes.pca$scores[, 2], col = c("blue",
>> > "red")[unclass(genesNormalizados$Improntados)],  pch = c(17, 18))
>> >
>> >
>> > ¿Alguna sugerencia? Muchas gracias a todos por adelantado.
>> >
>> > Un saludo
>> >
>> > Ana Rosa Cortazar.
>> > ------------ próxima parte ------------
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>> > >
>> > ------------ próxima parte ------------
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