R语言绘图基础篇：PCA分析与置信圈

心之飞翼

于 2023-08-21 00:58:30 发布

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文章标签： r语言 vue.js 开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行PCA分析，并展示了如何绘制PCA的散点图、贡献率条形图和置信圈，帮助理解数据变化模式和主成分的重要性。

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R语言绘图基础篇：PCA分析与置信圈

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，用于发现数据中的主要变化模式。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行PCA分析，并通过绘制置信圈来展示结果。

首先，我们需要加载所需的R包，并准备一个二维数据集用于演示：

# 加载所需的R包
library(ggplot2)
library(ggpubr)

# 创建一个二维数据集
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

接下来，我们可以使用prcomp函数进行PCA分析，并提取主成分的得分和贡献率：

# 进行PCA分析
pca <- prcomp(data)

# 提取主成分的得分和贡献率
scores <- as.data.frame(pca$x)
variance <- pca$sdev^2 / sum(pca$sdev^2)

现在，我们可以绘制PCA分析的结果。首先，我们可以使用散点图展示原始数据集及其主成分的得分：

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