주성분을 사용하여 점수 도표 작성

Aug 18 2020

처음 두 주요 구성 요소의 점수 플롯을 만들려고합니다. 먼저 데이터를 class. 그런 다음 데이터를 변환하고 PCA를 수행합니다.

내 데이터는 다음과 같습니다.

14      1   82.0 12.80   7.60   1070   105   400
14      1   82.0 11.00   9.00    830   145   402
14      1  223.6 17.90  10.35   2200   135   500
15      1  164.0 14.50   9.80   1946   138   500
15      1  119.0 12.90   7.90   1190   140   400
15      1   74.5  7.50   6.30    653   177   350
15      1   74.5 11.13   8.28    930   113   402
16      1  279.5 14.30   9.40   1575   230   700
16      1   82.0  7.80   6.70    676   175   525
16      1   67.0 11.00   8.30    920   106   300
16      2  112.0 11.70   8.00   1353   140   560
16      2  149.0 12.80   8.70   1550   170   550
16      2  119.0  8.50   7.40    888   175   250
16      2  119.0 13.30   9.60   1275   157   450
16      2  238.5 14.90   8.90   1537   183   700
16      2  205.0 12.00   7.90   1292   201   600
16      2   82.0  9.40   6.20    611   209   175
16      2  119.0 15.95  10.25   1350   145   450
16      2  194.0 16.74  10.77   1700   120   450
17      2  336.0 22.20  10.90   3312   135   450
17      3  558.9 23.40  12.60   4920   152   600
17      3  287.0 14.30   9.40   1510   176   800
17      3  388.0 23.72  11.86   3625   140   500
17      3  164.0 11.90   9.80    900   190   600
17      3  194.0 14.40   9.20   1665   175   600
17      3  194.0 14.40   8.90   1640   175   600
17      3  186.3  9.70   8.00   1081   205   600
17      3  119.0  8.00   6.50    625   196   400
17      3  119.0  9.40   6.95    932   165   250
17      3   89.4 14.55   9.83   1378   146   400

열 1 : type, 열 2 : class, 열 3 : v1, 열 4 : v2, 열 5 : v3, 열 6 : v4, 열 7 : v5, 열 8 :v6

내 코드는 다음과 같습니다.

data <- read.csv("data.csv")
result <- split(data, data$class);

data1 <- result[[1]][,3:8];
data1Logged <- log10(data1)
pca.data1Logged = prcomp( ~ v1 + 
                         v2 + 
                         v3 + 
                         v4 + 
                         v5 + 
                         v6, 
                       data = data1Logged, scale. = FALSE );

data2 <- result[[2]][,3:8];
data2Logged <- log10(data2)
pca.data2Logged = prcomp( ~ v1 + 
                         v2 + 
                         v3 + 
                         v4 + 
                         v5 + 
                         v6, 
                       data = data2Logged, scale. = FALSE );

data3 <- result[[3]][,3:8];
data3Logged <- log10(data3)
pca.data3Logged = prcomp( ~ v1 + 
                         v2 + 
                         v3 + 
                         v4 + 
                         v5 + 
                         v6, 
                       data = data3Logged, scale. = FALSE );

세 가지 각각에 class대해 PC1 및 PC2에 대한 점수 플롯을 원합니다.

pca.data1Logged$x[,1:2]
pca.data2Logged$x[,1:2] pca.data3Logged$x[,1:2]

이것이 내가 알아낼 수있는 최선의 방법입니다.

opar <- par(mfrow = c(1,3))
plot(pca.data1Logged$x[,1:2]) plot(pca.data2Logged$x[,1:2])
plot(pca.data3Logged$x[,1:2])
par(opar)

그러나 나는이 플롯이 스케일링되고, 컬러링되고, 중첩되기를 원합니다. 나는 ggplot에 대해 읽기 시작했지만 이것을 할 경험이 없습니다. 다음과 같은 것을 원합니다.

https://cran.r-project.org/web/packages/ggfortify/vignettes/plot_pca.html

위의 문제는 데이터를 3 개의 개별 데이터 프레임으로 분할했기 때문에 "class1", "class2,"class3 "에 대한 제목이 없다는 것입니다.

답변

3 BappaDas Aug 18 2020 at 12:51

당신은 사용할 수 있습니다 factoextra와 FactoMineR같은

library("factoextra")
library("FactoMineR")

#PCA analysis
df.pca <- PCA(df[,-c(1,2)], graph = T)
# Visualize
# Use habillage to specify groups for coloring
fviz_pca_ind(df.pca,
             label = "none", # hide individual labels
             habillage = as.factor(df$class), # color by groups
             palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"),
             addEllipses = TRUE # Concentration ellipses, legend.title = "Class")

Dim1 및 2를 PC1 및 2로 수동으로 변경할 수 있습니다. 이를 위해이 플롯에서 "Dim1 (63.9 %)"및 "Dim2 (23.3 %)"의 값을 확인하고 다음 코드를 사용하여 Dim1 및 2를 PC1 및 2로 변경합니다.