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我是R中的主成分分析的新手，我的问题很幼稚。我已经使用R中的函数'prcomp‘对矩阵( A )进行了主成分分析。现在我想在A的PC1和PC2的主成分分析空间上绘制一个向量，我如何绘制这个向量？
浏览 16提问于2016-09-19得票数 2
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我目前正在尝试为我的数据绘制PCA，当我运行代码时，遇到了以下问题。 此外，是否有人可以帮助获取我的数据和代码并生成PLS-DA？就像照片里的那样？我找不到任何好的教程。 如何解决此问题？所以经过一些帮助，我走到了这一步： 我的代码： library(ggplot2)
all_datanoT <- cbind(amino,sphingo,hexose如何让它对两个椭圆T0和T1使用两个
浏览 45提问于2020-09-16得票数 0
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简短提问：长问题：在完成这个过程之后，我们希望在R3中可视化结果。我们可以用两种策略来解决这个<
浏览 0提问于2018-10-21得票数 1
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我试图用ggplot2绘制主成分分析的内容。我想要生成一个pdf与它的所有情节与用户指定数量的主组件显示(因此，如果用户说3，它将绘制PC 1 vs 2，1 vs 3和2 vs 3)。
浏览 2提问于2018-01-29得票数 2
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我想知道是否有可能用ggplot2绘制pca双线图结果。假设我想用ggplot2显示下面的双线图结果summary(fit)任何帮助都将受到高度的感谢。
浏览 0提问于2011-07-05得票数 38
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我注意到R中的一些东西，比如pc是将主成分分析应用于数据矩阵的结果，pc$x是我的样本主成分矩阵。当尝试plot(pc$x)时，它只绘制第一个主成分(pc1)和第二个主成分(pc2)，但实际上我有两个以上的主成分。我如何将它们全部显示出来？
浏览 4提问于2009-11-29得票数 0
我想在R中生成一些很好的PCA图，就像往常一样，在R中，有几种方法可以进行主成分分析。到目前为止，我发现了3种计算组件的不同方法和3种绘制它们的方法。我想知道，熟悉这些功能的人是否能给我一些关于如何最佳组合功能的建议，以产生以下情节：
我对R中用于
浏览 2提问于2012-07-26得票数 1
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我想在pca中绘制箭头。我可以用nmds做这个。但由于未知的原因，我不能用pca来做。首先我尝试了这个：ggplot_pca(pca_resources) ggplot(PCi,aes(x=PC1,y=PC2,color=organ))+ geom_abline(intercept("FA_18.3.3
浏览 11提问于2022-07-30得票数 1
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我已经运行了莫兰的I分析，寻找空间关系之间的特征。利用ncf R软件包中的correlog函数进行分析，并利用遗传数据生成的前3个主成分进行分析。分析结果如下所示。PC2,PC2,PC2,PC2,PC3,PC3,PC3,PC3,PC3)
然后，我使用ggplot来绘制
浏览 1提问于2014-11-20得票数 0
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嗨，我有一个理论上的问题，来自一个运行良好的代码。
我正在对sklearn中的load_breast_cancer数据集运行主成分分析。在运行主成分分析之后，我根据前两个主成分绘制数据，我知道我可以通过原始load_breast_cancer数据集中的关键字为数据点着色，即‘’目标‘’。我特别关心的代码是当我<
浏览 15提问于2020-06-10得票数 0
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我的数据是478x4200矩阵。我正在考虑将4200个元素作为组件，我希望减少我需要处理的组件的数量。我使用了prcomp()，它总是返回478个主组件，即使我转换了矩阵。我想我应该得到4200个主成分。我可以通过计算我需要的所有矩阵来手动完成，但是我想用这个函数来检查。
浏览 3提问于2015-09-03得票数 1
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我感兴趣的是，在多类分类中，哪些“特征”最具影响力。关于fit_transform之后LDA对象的哪些元素可以用来获得每个组件的特定功能洞察，有什么建议吗？
浏览 0提问于2016-12-17得票数 1
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我想在python Plotly中绘制类似于biplot的东西，但使用3个主成分来绘制3d图。
这是完全相同的问题，但是对于R，。
浏览 14提问于2018-01-22得票数 2
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我知道，我可以在R中找到独立的方法和函数来执行复杂的操作(如主成分分析)，也可以为所有的点绘制时间序列。但当我在寻找一些例子，这些例子也可以教我如何分析人类的运动，并为数据的可视化表示提供一个很好的工具箱时，R变成了一片寒冷的沙漠。另一方面，MATLAB有和，特别是后者在绘制和分析捕获信息方面有很好的选择。但老
浏览 11提问于2011-11-16得票数 24
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我正在使用缩放数据集和主成分分析(princomp)处理R。一切都很好，但我想要将主成分的累积%方差绘制成图表。摘要提供了此信息，但我还无法访问它。然而，当我看着这些名字时，我感到困惑…… names(pc)
[1] "sdev" "loadings" "center" "scale" "n.obs" "scores" "c
浏览 18提问于2019-02-23得票数 3
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我试图使用R运行以下命令来执行PCA分析：主成分分析来自FactoMineR不幸的是，我得到了以下错误： invalid因此，绘制图形可能有一些问题。
浏览 4提问于2020-09-22得票数 1
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t-SNE算法中维数的选择
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对于主成分分析，我们可以看到variance_score，并说明每个主成分中包含了多少百分比的原始数据方差。有了这些方差得分，我们可以绘制弯头图，并确定可视化数据的维度。有没有办法确定t-SNE中的维数？
浏览 20提问于2020-06-19得票数 0
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散点图特征提取
、、
假设我有这样的散点图：因为我有许多像这样的散点图，所以我想要进行特征转换，即在一个项中压缩(x,y)，以便输入到NN中。在这种类型的图中，哪种转换(如x/y或(x/y)^2或任何其他转换)效果最好，即在压缩成单个项的同时增加分离度。
浏览 0提问于2018-06-05得票数 7
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昨天我用比较了普通最小二乘法和主成分分析法之间的差异。为了说明这一点，我想展示由OLS和PCA最小化的误差，所以我绘制了实际值，预测线，然后我手动(使用GIMP)绘制了一条下拉线来说明几个误差项。如何在R中编写创建错误行的代码？下面是我在示例中使用的代码：x <- 1:100
e <- rnorm(100
浏览 6提问于2010-09-18得票数 7
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