R语言专辑｜主成分分析结果可视化

最新推荐文章于 2025-06-03 20:27:29 发布

程序编码实践

最新推荐文章于 2025-06-03 20:27:29 发布

阅读量229

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： r语言信息可视化开发语言 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CoderExtra/article/details/132551695

R语言专栏收录该内容

90 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

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。

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PCA()函数对特征变量进行主成分分析。graph = FALSE参数用于禁止生成默认的图形结果，因为我们将使用ggplot2库创建自定义的可视化。

接下来，我们可以使用以下代码来可视化主成

了解本专栏