四PCA绘图汇总展示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species )) + geom_point()+xlab(percentage[1]) + ylab(percentage[2]) + stat_ellipse(level = 0.95, show.legend = F) + annotate('text', label = 'setosa', x = -2, y = -...
ggplot(df_r,aes(x=PC1,y=PC2,label=feature,color=feature )) + geom_point()+ geom_text(size=3) 四PCA绘图汇总展示 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species )) + geom_point()+xlab(percentage[1]) + ylab(percentage[2]) + stat_ellipse(level = 0.95, show.legend = F) +annotate...
AI代码助手复制代码 4) 添加置信椭圆 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color = Species))+geom_point()+stat_ellipse(level =0.95, show.legend = F) +annotate('text', label = 'setosa', x = -2, y = -1.25, size =5, colour = '#f8766d') +annotate('text', label = 'versicolor', ...
xend= PC1, yend = PC2, color = Group), alpha= 0.6, show.legend = FALSE) p9 #叠加置信区间椭圆: p10<- pp + stat_ellipse(aes(fill = Group), level = 0.95, show.legend = FALSE, geom= 'polygon', alpha = 0.2) + scale_fill_manual(values = mycol2) + geom_segment(data = pca, ...
(fill = habitat)) + stat_ellipse(aes(colour = habitat), size = 1.5, level = 0.95, show.legend = F) + xlab(sprintf("PC1 (%.1f%%)", PC1_varEx)) + ylab(sprintf("PC2 (%.1f%%)", PC2_varEx)) + scale_colour_manual(values = rev(cols)) + scale_fill_manual(values = rev(cols...
在ggplot中使用stat_ellipse函数时,有时会出现覆盖ggplot中aes项的情况。为了防止这种情况发生,可以采取以下措施: 1. 确保正确设置aes项:在ggplot函数中,aes项用...
R语言实现PCA分析逐步计算PCA分析中的参数prcomp函数princomp函数 自定义函数实现PCA分析及其可视化 咱们常提到的PCA分析全称是Principal Components Analysis,即主成分分析,这是降维中最常见的一种方法。我相信,数据维度大家应该都比较清楚,这里就不再一一赘述。因此,与大家分享下PCA分析的基本知识,以及如何利用R语...
四PCA绘图汇总展示 ggplot(df_pcs,aes(x=PC1,y=PC2,color=Species )) + geom_point()+xlab(percentage[1]) + ylab(percentage[2]) + stat_ellipse(level = 0.95, show.legend = F) +annotate('text', label = 'setosa', x = -2, y = -1.25, size = 5, colour = '#f8766d') +annotate...
ggplot()+ geom_errorbar(data=pca.result.a, aes(x=pc1m, ymin=pc2m-1.96*pc2sd, ymax=pc2m+1.96*pc2sd, color=group), width=0.2)+ geom_errorbarh(data = pca.result.a, aes(y=pc2m, xmin=pc1m-1.96*pc1sd, xmax=pc1m+1.96*pc1sd, color=group))+ stat_ellipse(data=pca.result, ...
group = map$Group, style = 'ggplot2',ellipse = TRUE, size.xlabel = 20, size.ylabel = 20, size.axis = 25, pch = 15, cex = 5) 虽然说默认的图片内容都挺全面的,但是修改起来不太容易,所以这里换用ggplot出图。 ggplot出图 #---提取数...