R 数据颜色中的主成分分析答案

【问题标题】：Principal Component Analysis in R data colorR 数据颜色中的主成分分析
【发布时间】：2012-10-07 00:30:14
【问题描述】：

大家好，我有一个简单的问题，但我无法在任何教程中得到答案。我对一组数据做了一个简单的主成分分析，然后用双图绘制我的数据。

CP <- prcomp(dat, scale. = T)
summary(CP)

biplot(CP)

有了这个，我得到了我的数据关于第一和第二部分的散点图。我希望按颜色分隔我的数据，指示 R 将我的前 20 个数据绘制为红色，将接下来的 20 个数据绘制为蓝色。我不知道如何告诉 R 为这两组数据着色。任何帮助将不胜感激。谢谢！（我对 R 很陌生）

【问题讨论】：

标签： r ggbiplot

【解决方案1】：

免责声明：这不是直接的答案，但可以调整以获得所需的输出。

library(ggbiplot)
data(wine)
wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE)
print(ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = wine.class, ellipse = TRUE, circle = TRUE))

【讨论】：

【解决方案2】：

使用plot() 将为您提供更大的灵活性——您可以单独使用它，也可以与text() 一起使用如下文本标签（感谢@flodel 提供有用的cmets）：

col = rep(c("red","blue"),each=20)
plot(CP$x[,1], CP$x[,2], pch="", main = "Your Plot Title", xlab = "PC 1", ylab = "PC 2")
text(CP$x[,1], CP$x[,2], labels=rownames(CP$x), col = col)

但是，如果您想使用biplot()，请尝试以下代码：

biplot(CP$x[1:20,], CP$x[21:40,], col=c("red","blue"))

【讨论】：