这里主要 介绍使用rgl或pca3d绘制3D PCA图以及输出pdf格式图。 2.1 pca3d绘制3D PCA图. 样本直接用散点显示 (样本名称太长，重叠情况严重，所以不添加样本标签)，使用分组信息分别着色。 变量使用红色箭头显示。 ###数据分析时，最好统一绘图结果的色系，所以一般同一篇文章的数据分析结果，我都先根据需要的颜色数量，选择ggsci中的期刊颜色。 之后都统一使用这一颜色集。 这里选择d3颜色集. show_col(cols) # 查看颜色的序号、十六进制名称和颜色。 可以自己手动 …

pca得分图能将对照组和实验组样本区分开。 在PCA图中，如果样本之间聚集在一起，说明这些样本差异性小；反之样本之间距离越远，说明样本之间差异性越大。

2023年1月5日 · 其实就是使用3个主成分，之前介绍过一种3D版：使用R语言美化PCA图，使用方法非常简单，也是在文献中学习到的。 今天再介绍下scatterplot3d包。 library(scatterplot3d) scatterplot3d(tmp[,1:3], # 第1-3主成分 # 颜色长度要和样本长度一样，且对应！

2024年3月26日 · 本篇综述了3种绘制三维PCA的方法，分别是R语言 plot3D包 、 scatterplot3d包 和plotly（动态交互）包。 这些方法其实都是绘制三维散点图的，这里只是将其应用到三维PCA图上。

In this tutorial, I’ll demonstrate how to draw a 3D Plot of a Principal Component Analysis (PCA) in the R programming language. This is the table of content: 1) Prepare Data and Load Add-On Library

2022年4月16日 · 主成分分析 (Principal Components Analysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。 PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的 降维。 这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。 直观上，第一主成分轴 优于 第二主成分轴，具有最大可分性。 主坐标分析（Principal …

2022年4月27日 · 本文介绍了如何在R中使用rgl和pca3D包进行3D主成分分析（PCA）图的绘制，包括样本坐标和变量坐标数据的准备，以及通过不同参数设置和图形元素来展示PCA结果。

本文我们就来讨论一下三维PCA图是如何绘制的以及如何对其进行解读。 demo数据可以在 https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/PCA.rar 下载。 数据来源一般是搜库结果定量表。 包含2个维度的数据，一般情况下，每一行是一个基因，每一列是一个样本。 行名的名称和个数要和之前的PCA数据保持一致，列名为分组名称，可以包含不止一个分组。 不想写代码？ 可以用BioLadder生信云平台在线绘制三维PCA。 网址： 三维PCA-BioLadder生物信息 …

To access the vignettes with R, simply type browseVignettes("LearnPCA") to get a clickable list in a browser window. Vignettes are available in both pdf (on CRAN) and html formats (at Github). We strongly suggest viewing the html version of this vignette to …

• A Conceptual Introduction to PCA • Step By Step PCA • Understanding Scores & Loadings • Visualizing PCA in 3D • The Math Behind PCA • PCA Functions • Notes • To access the vignettes with R, simply type browseVignettes("LearnPCA") to get a clickable list in a browser window.