Quantile_Normalization_R.rmd

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title: "分位數正規化 (Quantile Normalization)"
author: "JianKai Wang (https://sophia.ddns.net/)"
date: "2018年4月12日"
output: html_document
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Normalization 為資料前處理的一步驟，目的使含有資料的樣本間可以比較。Quantile Normalization 為無母數的方法，透過排序與加權平均將資料正規化，如下方法:

* 原始資料

| id | feat1 | feat2 | feat3 |
|--|--|--|--|
| A | 5 | 4 | 3 |
| B | 2 | 1 | 4 |
| C | 3 | 4 | 6 |
| D | 4 | 2 | 8 |

* 第一步驟 (排序)

| id | feat1 | feat2 | feat3 |
|--|--|--|--|
| A | IV | III | I |
| B | I | I | II |
| C | II | III | III |
| D | III | II | IV |

* 第二步驟 (計算平均)

| feat1 | feat2 | feat3 | AVG | RANK |
|--|--|--|--|--|
| 2 | 1 | 3 | 2 | I |
| 3 | 2 | 4 | 3 | II |
| 4 | 4 | 6 | 4.67 | III |
| 5 | 4 | 8 | 5.67 | IV |

* 第三步驟 (重新指派新值)

| id | feat1 | feat2 | feat3 |
|--|--|--|--|
| A | 5.67 | 4.67 | 2 |
| B | 2 | 2 | 3 |
| C | 3 | 4.67 | 4.67 |
| D | 4.67 | 3 | 5.67 |

## R 實作

可以透過套件 **preprocessCore** 中的函式 **normalize.quantiles** 來處理。

```{r}
# 安裝套件
#source('http://bioconductor.org/biocLite.R')
#biocLite('preprocessCore')

# 引用套件
library(preprocessCore)

# 準備原始資料
qMat <- matrix(c(5,2,3,4,4,1,4,2,3,4,6,8),ncol=3)
qMat

# 進行正規化
res <- normalize.quantiles(qMat)
res
```