带省略号的PCA在R中没有颜色
是因为在R中，默认情况下，PCA分析结果是以无色彩的方式呈现的。PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，用于发现数据集中最重要的特征，并将其转化为更低维度的表示。在R中进行PCA分析时，可以使用prcomp函数进行计算和可视化。
虽然PCA分析结果在R中没有颜色，但仍然可以通过其他方式对结果进行可视化，例如使用ggplot2等数据可视化工具包。可以根据具体需求选择合适的可视化方法来展示PCA分析结果。
对于PCA的应用场景，它可以用于数据预处理、特征提取、数据可视化等任务。在图像处理中，PCA可以用于图像压缩和去噪。在生物信息学中，PCA可以用于基因表达数据的分析和可视化。在金融领域，PCA可以用于资产组合优化和风险管理等方面。
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我在试着做一张PCA图以供发表。这意味着没有颜色。但是，我尝试过的所有包都会在您告诉它对数据类别进行分组的时刻为该图着色。不幸的是，没有成功。在我尝试过的代码上(来自here)： library(ggbiplot)
ggbiplot(mtcars.<
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我是典型的R情节的超级粉丝。今天我必须做一个biplot，但是典型的biplot是丑陋的。有一种方法可以使它更漂亮，画椭圆等，而不使用其他软件包？PCA <- prcomp(DF[,c(1:4)], scale. = T, center = T)结果：期望的结果(用PAST3制作)
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在R和coord.ellipse (来自FactoMineR包)和ordiellipse (来自vegan包)中处理单个因子映射时，计算出的椭圆之间有什么不同？下面是一些可复制的代码：library(vegan)plot.PCA(res.pca,ellipse=ell
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R中图像的颜色提取、量化与分析
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hulls <- ddply(下面的脚本用省略号绘制PCA ( 中略作修改的示例为“opts”)
library(ggbiplot)
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我正在使用prcomp在R中进行主成分分析，我想用两个类别的不同颜色的文本标签来绘制我的PC1和PC2，我用以下方法绘制：然后用我尝试过的不同颜色来绘制所有文本：
text(pca$x[,1][1:18], pca$[,1][1:18], labels=
浏览 8提问于2013-12-12得票数 1
我试着在Julia做一个散点图，我有3个班级。using(PyPlot)plot(pca[:,3], pca[:,4], color = pca[:,1])Name1 208094 -0.00476681 0.00822032
Name1 514876 -
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我有一个相关矩阵，看起来是这样的：A 1.00000000 0.08076432 -0.114624470.03884304 1.00000000 0.01411555我正在进行pca并绘制它(全部在R中)：
PCA<-princomp(cor_ma
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text-overflow: ellipsis; &:hover { }这只会在Chrome和Safari中发生，在Firefox中的工作方式和我预期的一样。如果将鼠标悬停在链接文本上，文本和省略号的颜色会按预期更改。但是，如果您随后将鼠标移到省略号上，则链接文本颜色会发生变化，就好像悬停不再存在一样，而省略号仍保持悬停<e
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-1 (morgan)", hue="uncertainty", ax=ax[0],ax", ax=ax[1],ax[1].set_xlabel("PCA-1 (Morgan)")
ax[1].set_ylabel("
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不按点显示颜色的情节图例
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但是，这些点是黑色的。如何适当地为图形添加颜色？我需要几种颜色？我绘制的每个主成分都有一个？还
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col = clam$Form.code, cex
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我有以下基于这个的图表我的目标是将每个条形上的颜色与“标签”颜色名称相匹配。我试过用调色板但我知道这个错误Warning message:
In RColorBrewer::brewer.pal(length(unique(tidied_pca$Tag)), name
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