R语言进阶绘图：三维PCA
三维主成分分析（3D PCA）是一种统计方法，用于降低高维数据的复杂性，同时保留数据中的大部分变异。通过对原始数据进行线性变换，PCA提取出主成分，这些主成分是原始数据中变异的正交线性组合。在三维PCA中，我们提取前三个主成分，将数据可视化为三维图形。
以下是一个使用R语言执行三维PCA的示例。这里我们将使用内置的iris数据集。
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加载所需库和数据：
# 加载所需库
library(ggplot2)
library(plotly)
# 加载内置的iris数据集
data(iris)
head(iris)
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数据预处理和PCA计算：
# 对数据进行缩放
scaled_iris <- scale(iris[, -5]) # 去除第五列（Species），因为它是分类变量
# 计算PCA
pca_result <- prcomp(scaled_iris, center = TRUE, scale. = TRUE)
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准备绘制3D PCA图形的数据：
# 提取PCA分数
scores <- as.data.frame(pca_result$x[, 1:3])
# 为数据框添加Species列
scores$Species <- iris$Species
# 展示前几行数据
head(scores)
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使用
plotly库绘制3D PCA图形：
# 创建3D散点图
p <- plot_ly(scores, x = ~PC1, y = ~PC2, z = ~PC3, color = ~Species, type = "scatter3d", mode = "markers",
marker = list(size = 5, opacity = 0.8))
# 修改图形布局
p <- p %>% layout(scene = list(xaxis = list(title = "PC1"),
yaxis = list(title = "PC2"),
zaxis = list(title = "PC3")))
# 显示图形
p
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保存图形为PDF文件：
# 安装和加载webshot库
if (!requireNamespace("webshot", quietly = TRUE)) {
install.packages("webshot")
}
library(webshot)
# 将图形保存为PDF文件
plotly_IMAGE(p, format = "pdf", out_file = "3D_PCA_plot.pdf", width = 800, height = 600)
以上代码详细解释如下：
- 加载
ggplot2和plotly库，以及内置的iris数据集。 - 数据预处理：对数据进行缩放以消除不同特征间的尺度差异，然后进行PCA计算。
- 提取PCA分数并将它们与原始数据集的Species列组合。
- 使用
plotly库创建3D散点图，并为每个坐标轴添加标题。 - 使用
webshot库将生成的3D PCA图形保存为PDF文件。
执行这些代码后，您将看到一个美观的三维PCA图形，并将其保存为名为3D_PCA_plot.pdf的PDF文件
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THE END
