ggbiplot画主成分图的案例，让人印象很深，但是用起来好像没那么容易，需要在github上下载安装。但是，ggbiplot在安装的时候经常遇到问题。...按照网上的安装流程： install.packages("devtools") library(devtools) install_github("vqv/ggbiplot") 但是总有许多问题，比如：...有人说到github直接下载ggbiplot 尝试之后首先警告，R版本不对，升级R到最新版本后，依然提示不对 install.packages('D:/ggbiplot-master.zip') Installing...") library(ggbiplot) library(ggplot2) library(plyr) library(scales) library(grid) library(ggbiplot) data...(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups
install.packages("devtools",repo="http://cran.us.r-project.org") > library(devtools) > install_github("vqv/ggbiplot...") > library(ggbiplot) > data("wine") > wine.pca <- prcomp(wine,scale. = TRUE) > ggbiplot(wine.pca,obs.scale...若不用ggbiplot画图，采用plot绘制，如下，怎么选择应该不用我多说了 > plot(wine.pca$x) ?...ggbiplot的使用： ? ? ?
方法一 使用ggbiplot包[2]中的ggbiplot()函数，该函数 使用ggplot2对主成分进行可视化。...ggbiplot）。 这里使用鸢尾花数据，给出一个简单的例子。大家可以将自己的数据进行导入（如何导入？可见推文：R数据科学|第八章内容介绍），替换鸢尾花数据。...该压缩包已经处理成tar.gz放到公众号内了，如有需要，后台回复[ggbiplot]即可获得）。 使用prcomp()进行主成分分析，然后将结果保存到res.pca变量中。...之后使用ggbiplot()进行可视化。...# install_github("vqv/ggbiplot") library(ggbiplot) res.pca <- prcomp(iris[, -5], scale = TRUE) ggbiplot
首先我们看下在R语言中实现双标图的绘制所需要的包ggbiplot和GGEBiplotGUI。...两个包各自有各自的优势，GGEBiplotGUI绘制的图形界面比较简化，但是包含多种绘制形式；ggbiplot借用了ggplot2的优势可以使得图像更加美化，但是呢，绘制形式比较单一。 ?...接下来我们首先看下包的安装： install.packages("GGEBiplotGUI") library(devtools) install_github("vqv/ggbiplot") 当然由于...从上面的例子我们也可以看出，虽然此包包含了的很多样式的绘制，但是最为可以拿得出手的科研图来说，还是有点太过简单了，接下来我们看下一个更加美观的双标图的绘制包ggbiplot。...此包包含的功能也是很单一，就三个函数绘制双标图（ggbiplot），绘制碎石图（ggscreeplot），及一个数据集（wine）。那么我们就直接入主题，来看下函数ggbiplot： ?
super_pop = group_info[match(colname,group_info$sample),'super_pop'] #library(devtools) #install_github("ggbiplot...as.data.frame(dat) dat_tmp$sample = rownames(dat_tmp) dat_df <- merge(dat_tmp,group_info,by='sample') library(ggbiplot...) g <- ggbiplot(dat.pca, obs.scale = 1 ,var.scale = 1, var.axes=F, groups = super_pop, ellipse = TRUE...用谷歌搜索来使用ggplot2做可视化（下） 就是上面代码中的ggbiplot和ggfortify包，很容易就把千人基因组按照5个种群给分开了，当然，如果按照26个亚种会很难看，我就不秀图片了！...首先是ggbiplot的图片！ ? 然后是ggfortify 图片： ? 我只是随机挑选的千人基因组计划的1号染色体的1000个位点！
说白了，高维数据的可视化就是使用降维度方法，主要分成线性和非线性两大类，关于非线性的非度量多维尺度分析NMDS见往期文章非度量多维尺度分析（NMDS），关于线性的PCA方法，见往期文章PCA做图最佳搭档-ggbiplot...02 ggbiplot绘制 #数据的导入。...0.03184374 POD 0.038176838 -0.46993978 PPO 0.746837400 0.16634344 TPC -0.009080942 -0.01764606 #ggbiplot...绘图 > library(ggbiplot) >ggbiplot(Enzyme1.pca,obs.scale = 1,var.scale = 1, groups =Enzyme$Treament,ellipse...小结 ggbiplot：是ggplot2中绘制主成分的bioplot groups：指可选因素的变量，即观测值所属的组。
# install.packages("devtools") # devtools::install_github("vqv/ggbiplot") library(ggbiplot) data(wine...3.39 0.34 1.97 6.75 1.05 2.85 1450 wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ## bioplot ggbiplot...= wine.class, ellipse = TRUE, circle = TRUE) + scale_color_discrete(name = '') + theme_light() ggbiplot...Arguments ggbiplot(pcobj, choices = 1:2, scale = 1, pc.biplot = TRUE, obs.scale = 1 - scale, var.scale...wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ## bioplot TB= data.frame(wine.pca$x) TB$class = wine.class p0 <- ggbiplot
pacMethods A collection of PCA methods http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/pcaMethods.html ggbiplot...https://github.com/vqv/ggbiplot 展示PCA分析结果，出图非常漂亮 https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/78863454
PCA结果可视化 4.1 ggbiplot包 碎石图 biplot 4.2 ggfortify包 4.3 factoextra包可视化 4.3.1 特征值可视化 4.3.2 变量信息可视化...PCA结果可视化 4.1 ggbiplot包 devtools::install_github("vqv/ggbiplot") library(ggbiplot) ggscreeplot(wine.pca...) #碎石图 碎石图 biplot ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = wine.class, ellipse
# ggbiplot install.packages("devtools") devtools::install_github("vqv/ggbiplot") library(ggbiplot) g...<- ggbiplot(swiss.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, eclispe = TRUE, circle = TRUE) plot(...g) ggbiplot图 11.7 使用MDS进行降维分析 多维尺度分析通过图形方式展示多个对象之间的相似或相异程度距离），多维是指映射到一维、二维或多维空间表达CF全家人相对距离，一般使用一或二维空间
语言实现代码 > install.packages("devtools") # 安装包 > library(devtools) # 加载上一步安装的依赖包 > install_github("vqv/ggbiplot...") # 这个包是基于上个包的，因此要先安装第一个包并加载后才能安装这个包 > library(ggbiplot) # 加载上一步安装的依赖包 > setwd("C:/Users/myxc/Desktop...0.1253226 0.64442987 site_04 -0.4635269 0.2124281 0.8583632 0.05683011 > ggscreeplot(result) # 绘制碎石图 > ggbiplot...obs.scale = 1, var.scale = 1, groups =group, ellipse = TRUE, circle = TRUE, var.axes = F) # 绘制PCA图 > ggbiplot
http://blog.sciencenet.cn/blog-3334560-1104737.html 用ggvegan包进行db-RDA微生物环境因子分析 https://github.com/vqv/ggbiplot
24.名称：ggbiplot 简介：如果你觉得FactoMineR绘制PCA有些复杂，那么来试试ggbiplot吧。一个矩阵，一个分组文件，是否显示坐标轴，三个参数到位，一个精美的PCA图就来了 。
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
