使用Plotly可视化降维后的核心主成分的维可视化图形（R语言实现）

使用Plotly可视化降维后的核心主成分的维可视化图形（R语言实现）

在数据分析和机器学习领域，降维是一种常用的技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。核心主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常见的降维方法。在本文中，我们将使用R语言和Plotly库来可视化降维后的核心主成分的维度。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。请确保已安装plotly和factoextra包，这两个包将用于绘图和执行PCA。

# 安装所需的包
install.packages("plotly")
install.packages("factoextra")

# 加载包
library(plotly)
library(factoextra)

接下来，我们将使用一个示例数据集来执行PCA和可视化。在本例中，我们将使用鸢尾花数据集（iris）作为示例数据集。

# 加载示例数据集
data(iris)
# 提取特征变量
x <- iris[, 1:4]
# 执行PCA
pca <- prcomp(x, scale. = TRUE)

在执行PCA后，我们可以提取PCA的结果，并获取每个主成分的贡献率和累计贡献率。

# 获取PCA结果
pca_result <- as.data.frame(pca$x)
# 获取每