注意,pca不是聚类算法,虽然pca图上可以看出明显地分出两个簇。 用ggplot2修饰一番。 ggplot2 理解pca的结果 loading值,特征根如何提取? ## In this example, the data is in a matrix called## data.matrix## columns are individual samples (i.e. cells)## rows are measurements taken for all the sa...
1.1 逐步计算PCA分析中的参数 # 安装并加载所需的R包 # install.packages("ggplot2") library(ggplot2) library(tidyverse) # 使用R语言自带的iris数据集 head(iris) ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa ## 3 4....
无论你决定使用哪个函数,你都可以使用factoextra R软件包提供的R函数轻松地提取和可视化PCA的结果。 在这里,我们将使用两个软件包FactoMineR(用于分析)和factoextra(用于基于ggplot2的可视化)。 按照以下步骤安装这两个软件包: install.packages(c("FactoMineR", "factoextra")) 输入以下内容将它们加载到 R 中: librar...
https://cran.r-project.org/web/packages/SIBER/vignettes/Plot-SIA-ggplot2.html 按照这个参考链接的代码 我们试试。用之前提到的小麦种子数据做示例数据 加载需要用到的包 library(ggplot2) library(ggforce) library(tidyverse) 1. 2. 3. 读取数据 df<-read.csv("Seed_Data.csv") df$targ...
跟着Nature Genetics学做图:R语言ggplot2做热图展示基因存在缺失变异 axiselementggplot2论文数据 作图代码不是难点,主要是作图数据准备成什么格式。这里用来填充颜色的数据,基因不存在统一填充为0,基因存在填充为不同的群体值。 用户7010445 2023/12/19 3300 跟着Nature Genetics学作图:R语言ggplot2做簇状的堆积柱形图...
ggplot()+ geom_errorbar(data=pca.result.a, aes(x=pc1m, ymin=pc2m-1.96*pc2sd, ymax=pc2m+1.96*pc2sd, color=group), width=0.2)+ geom_errorbarh(data = pca.result.a, aes(y=pc2m, xmin=pc1m-1.96*pc1sd, xmax=pc1m+1.96*pc1sd, color=group))+ stat_ellipse(data=pca.result, ...
ggplot(aes(x=PC1,y=PC2))+ geom_point(aes(color=new.group02), size=2)+ scale_color_manual(values = c("Cultivar"="#e86a10", "Landrace C"="#3a78c4", "Landrace O"="#56a4aa", "Wild"="#f1ab00"), name=NULL)+ theme_bw(base_size = 15)+ ...
R、主成分分析(PCA)、ggplot2 在生态环境领域中,作为非约束排序的方法之一,主成分分析(PCA)是我们常用的分析方法。本文以R语言vegan包rda函数演示主坐标排序及基于ggplot2绘图。 当样方坐标与物种坐标数值相差较大时,为了方便展示分析结果,我们可将样方或者物种的坐标数值扩大(或缩小),那么上面的代码就可达到...
为了更便捷且更完美地执行PCA分析,我利用基础prcomp函数以及R包ggbiplot中的ggbiplot函数构建了一个新函数 (定义名为:ggplot_PCA)。其他内容就不再赘述,具体看代码吧~ # 自定义函数 # 设置了两个参数,对象数据及主成分数量 ggplot_PCA <- function(data, components = c(1:2)) { #函数主体 ...
例如这里选择使用ggplot2包美化PCA图,它是一款非常出名的R语言作图包。不过在使用ggplot2作图之前,需要事先在上述PCA分析结果中将关键信息提取出,例如样本点在PCA图中的位置信息,以及PCA轴的贡献度等。 !!!*** #提取样本在 PCA 前两轴中的坐标 pca_sample <- data.frame(gene.pca$in...