R语言专辑｜主成分分析结果可视化

最新推荐文章于 2025-03-24 16:40:40 发布

程序编码实践

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文章标签： r语言信息可视化开发语言 R语言

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本文介绍如何使用R语言进行主成分分析（PCA），并借助ggplot2库可视化分析结果。通过鸢尾花数据集的示例，阐述PCA在数据降维中的应用，展示如何创建散点图以理解样本间的关系和降维效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言专辑｜主成分分析结果可视化

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维表示，同时保留原始数据的关键信息。在本篇文章中，我们将使用R语言进行主成分分析，并展示如何可视化分析结果。

首先，我们需要准备一个示例数据集来进行主成分分析。在本示例中，我们将使用鸢尾花数据集（iris dataset），它是一个包含花瓣和花萼长度宽度的经典数据集。

# 导入所需的库
library(ggplot2)
library(FactoMineR)

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

# 提取特征变量
features <- iris[, 1:4]

# 运行主成分分析
pca_result <- PCA(features, graph = FALSE)

在上述代码中，我们首先导入了ggplot2和FactoMineR库，它们分别提供了数据可视化和主成分分析的功能。然后，我们使用data()函数加载鸢尾花数据集。接下来，我们从数据集中提取了包含花瓣和花萼长度宽度的特征变量，并将其存储在一个名为features的变量中。

然后，我们使用

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R语言中的主成分分析与可视化

2301_79326588的博客

08-29

210

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于探索数据集中的主要变化模式。通过这些分析和可视化工具，我们可以更好地理解数据集中的主要变化模式，为进一步的数据分析提供有价值的洞察力。函数可以计算主成分分析的结果。这将生成一个解释方差的可视化图表，其中包括每个主成分的方差百分比和累计方差百分比。这将生成一个散点图，其中每个个体在主成分空间中的位置由其贡献度和余弦平方值表示。这将生成一个图表，显示每个变量在主成分空间中的表示，并使用颜色渐变表示贡献度。

主成分分析的可视化展示

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08-26

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主成分分析的可视化展示一、主成分分析简介在对于一件事物的研究过程中，为了准确的反映事物间的关系，往往需要收集多维指标，以保证尽可能全面地收集信息。然而多维指标往往会提高分析人员的分析难度，并且相似变量也造成了信息重叠，不利于准确提炼数据关系的本质。 主成分分析法(PCA)就是一种常见的降维算法，它能够降低数据维度，减少高维数据分析难度。主成分分析法能够在实现降维的同时，能够尽量的保证信息损失。因此在很多分析工作中，可以通过提炼主成分的方式，仅依靠少数几个线性组合代替原先的数据集，既提高了

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SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)

吴吃辣

08-12

3655

保留版权所有，转帖注明出处章节SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 主成分分析(P...

主成分分析（PCA）详解：从原理到应用与可视化

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PCA，全称，中文称为，是一种常用的技术。它的主要目的是通过线性变换，将原始数据转换到一个新的坐标系中，，从而实现数据降维、去噪或可视化。

R可视乎｜主成分分析结果可视化

qq_37379316的博客

01-31

1万+

简介 主成分分析法是很常用的一种数据降维方法。该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。关于主成分的理论介绍和R语言代码实现可见前段时间赵西西写的推文：主成分分析 但是后面留了一个小尾巴，如果想对主成分结果进行可视化，那得怎么实现？有没有简便的方法呢？正好这几天有读者问起，那今天就来说说这个问题吧。方法一使用ggbiplot包中的ggbiplot()函数，该函数使用ggplot2对主成分进行可视化。函数内部参数如下 ggbiplot(pcobj

R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细)

医学和生信笔记的博客

11-29

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默认的可视化比较简陋，但是可以通过超多参数实现各种精细化的控制，比如把不同的属性映射给点的大小和颜色，实现各种花里胡哨的效果。3个概念和变量的解释也是类似的，只不过上面是变量（列）和主成分的关系，现在是样本（观测，行）和主成分的关系。，就会变成都是1（这个数据最多4个主成分，同一变量的cos2在所有主成分的总和是1）。查看变量在不同主成分的总和，以下是不同变量在第1和第2主成分的加和，如果把。里面的坐标实现的，其实就是不同样本在不同主成分的上面的得分score。

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05-31

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基于R语言的主成分分析：模拟数据生成与可视化

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主成分分析的可视化表示

微小冷的学习笔记

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【decomposition】是scikit-plot的一个模块，用于矩阵分解图的绘制，可以非常便捷地表现主成分分析的处理结果。

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X= csvread('文件路径',1,0); %读取数据文件，第一行不读取 T = readtable('文件路径')；%读取文件中的所有数据举例： data = [1,-0.2,0.3,0.8,-0.5 -0.2,1,0.6,-0.7,0.2 0.3,0.6,1,0.5,-0.3 0.8,-0.7,0.5,1,0.7 -0.5,0.2,-0.3,0.7,1] 运行结果： mapping.mean = mean(data, 1) %..

主成分分析（PCA）及其可视化——python

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一、主成分分析的原理 主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把转化生成的综合指标称之为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，这就使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能。这样在研究复杂问题时就可以只考虑少数几个主成分而不至于损失太多信息，从而更容易抓住主要矛盾，揭示事物内部变量之间的规律性，同时使问题得到简化，提高分析效率。 主成分分析正是研究如何通过原来变量的少数几个线性组合...

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【代码】MATLAB数学建模——主成分分析（PCA）及可视化。

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首先，我们使用PCA算法将高维数据降维到低维空间，然后使用聚类算法对降维后的数据进行聚类。在这个例子中，我们将使用"ggplot2"包来进行数据可视化，"factoextra"包来实施PCA和聚类算法，以及"cluster"包来获取聚类分析的结果。这个方法不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以发现数据中隐藏的模式和结构，为后续的数据分析和决策提供有力支持。现在，我们已经得到了带有聚类结果的数据集，接下来，我们可以使用ggplot2包进行可视化。接下来，我们使用聚类算法对降维后的数据进行聚类。

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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达主成分分析简介主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中...

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R语言主成分分析可视化

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R语言主成分分析可视化是指使用R语言中的主成分分析方法对数据进行降维处理，并通过可视化的方式展示数据的特征。主成分分析是一种常用的数据降维方法，可以将高维数据转化为低维数据，同时保留数据的主要特征。在R语言中，可以使用ggbiplot包进行主成分分析可视化，通过绘制散点图、椭圆图等方式展示数据的分布情况和特征。同时，还可以通过调整主题、颜色等参数来美化图表，使其更加直观、易于理解。