主成分分析3D绘图-pca3D

今天向大家介绍一个展示主成分分析(PCA)的3D绘图方法。

install.packages("pca3d")  #安装包library(pca3d)

1. 例一

metabo是结核病的代谢情况数据

data(metabo)

pca <- prcomp(metabo[,-1], scale. = TRUE )#pca数据要求是一个prcomp对象,或者一个至少有三列的矩阵#prcomp是主成分分析函数head(pca)

pca3d(pca, group=metabo[,1])#绘图,根据metabo第一列分组makeMoviePCA()##变成动态

2. 例二

pca2d( pca, group= metabo[,1] )#绘制2D

 

3. 例三

pca3d( pca, group= metabo[,1],       fancy= TRUE, bg= "black",       #fancy= TRUE,是展示标签、阴影、形心、分组标签       #bg是背景颜色              axes.color= "white", new= TRUE       #axes.color是坐标轴颜色       #new,是否打开新窗口
       )

 

 

 

4. 例四

pca3d( pca, group= metabo[,1],       fancy=FALSE, bg= "white",       axes.color= "blue", new=TRUE,       show.centroids=TRUE       #显示每个类的中心,以及从每个数据点到相应的形心的线
)

 

 

 

5. 例五

pca3d( pca, group= metabo[,1],       fancy=FALSE, bg= "white",       axes.color= "blue", new=TRUE,       show.shadows=TRUE,       #显示阴影,形成“棒棒糖”
show.group.labels=TRUE       #展示分组标签    )

 

 

 

6. 例六

pca3d( pca, group= metabo[,1],       fancy=FALSE, bg= "white",       axes.color= "blue", new=TRUE,       show.ellipses=TRUE       #展示置信区间,默认为0.95       #ellipse.ci设置置信区间
)

 

 

小编总结:

pca3D方法绘制主成分方法简单易上手,并且3D直观,大家可以学习一下哦~
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