联合分析时原始数据需要降维做相关吗？还是直接用原始数据?

在联合分析中，原始数据可以根据具体情况选择是否进行降维。

降维是将高维数据转换为低维表示的过程，旨在减少特征维度、消除冗余信息和提取主要特征。降维可以帮助减少计算复杂度、处理高维数据中的噪声和冗余，并且可能有助于更好地发现数据中的模式和关系。

在联合分析中，如果原始数据的维度较高，且存在冗余信息或噪声，降维可以是一种有效的方法。常用的降维技术包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、因子分析（Factor Analysis）、独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）等。这些方法可以将原始数据转换为较低维度的特征，以保留主要的变异性和信息。

然而，对于某些联合分析方法，例如一些基于深度学习的方法，原始数据的维度可能不需要降维。这些方法具有较强的处理高维数据的能力，并且可以从原始数据中自动学习和提取相关特征。因此，在这种情况下，可以直接使用原始数据进行联合分析，而无需进行降维。

选择是否降维应该根据具体的数据特征、研究目的和分析方法来决定。对于高维数据，降维可以帮助简化问题、减少计算量，并可能提高分析效果。但对于一些特定的数据集和分析方法，直接使用原始数据可能更合适。

我们一般都是直接用原始数据，除非出现多维度会做降维处理

相关性分析建议建立在明确生物学功能的基础上，可以直接用原始数据