芯片数据分析

三维PCA图,放肆起来

2020-09-09  本文已影响0人  小洁忘了怎么分身

包的名字叫pca3d,画图的函数也叫pca3d。
这是cran上的包,安装直接使用install.packages。
探索一下帮助文档就知道怎么用啦:

1.用R包自带的示例数据画

帮助文档写的就很棒,三分钟上手。

library(pca3d)
data( metabo )

先来一个二维的看看

pca <- prcomp( metabo[,-1], scale.= TRUE )
pca2d( pca, group= metabo[,1] )
## a bit more fancy:
## black background, white axes,
## centroids

三维的O(∩_∩)O,还能转。

pca3d( pca, group= metabo[,1] )
## [1] 0.3439618 0.4500414 0.2818377

黑色炫酷版本

pca3d( pca, group= metabo[,1],
       fancy= TRUE, 
       bg= "black",
       axes.color= "white", new= TRUE )
## [1] 0.3439618 0.4500414 0.2818377
## Creating new device
## Warning in rgl.texts(x = c(NEG = 1.65677370419365, POS = 2.61675926383187, :
## "bitmap" family only supports cex = 1

2.换个数据,内置数据集iris

pca <- prcomp( iris[,-5], scale.= TRUE )
pca2d( pca, group= iris[,5] )
image.png
## a bit more fancy:
## black background, white axes,
## centroids

可以跟着函数设定的参数,做一些美化。比如加个圈圈。

pca3d( pca, group= iris[,5],
       show.ellipses = T,
       #fancy= TRUE, 
       bg= "black",
       axes.color= "white", new= TRUE )

好啦可以了,你自己玩吧。我上周末眼睛做了手术,放了一星期的鸽子。努力回归ing。。。

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