PCA-Biplot : Ein Weg zu verbergen Vektoren, um zu sehen, alle Daten, die Punkte deutlich

Ich versuche zu tun, PCA mit R.

Meine Daten hat 10.000 Spalten und 90 Zeilen
Ich benutzte die Funktion prcomp zu tun PCA.
Vorbereiten wollte ein biplot mit den prcomp Ergebnisse, lief ich in das problem, dass die 10.000 gezeichnet Vektoren auf mein Datenpunkte. Gibt es eine Möglichkeit für den biplot zu verbergen, die Vektoren-Darstellung?

ODER

Kann ich verwenden plot um die PCA-Ergebnisse. Aber ich bin nicht sicher, wie Sie Sie zu beschriften Sie diese Punkte nach meinen Datenpunkte, die sind nummeriert von 1 bis 90.

Sample<-read.table(file.choose(),header=F,sep="\t")

Sample.scaled<-data.frame(apply(Sample_2XY,2,scale))

Sample_scaled.2<-data.frame(t(na.omit(t(Sample_2XY.scaled))))

pca.Sample<-prcomp(Sample_2XY.scaled.2,retx=TRUE)

pdf("Sample_plot.pdf")

plot(pca.Sample$x)

dev.off()
InformationsquelleAutor Tinu Thomas | 2012-11-13
  1. 8

    Wenn Sie eine help(prcomp) oder ?prcomp die Hilfe-Datei sagt uns, dass alle die Dinge, die in der prcomp() Objekt von der Funktion zurückgegeben wird. Wir brauchen nur zu Holen die Dinge, die wir zeichnen möchten, und das mit der paar-Funktion, gibt uns mehr Kontrolle als biplot().

    Einer Allgemeinen trick für die Fälle, wenn die Hilfe-Datei nicht klären, die Dinge zu tun, die eine str() auf die prcomp Objekt (in deinem Fall pca.Probe), um zu sehen, alle seine Teile und finden, was wir wollen ( str() kompakt zeigt die interne Struktur eines R-Objekts. )

    Hier ist ein Beispiel mit einigen R ' s Beispieldaten:

    # do a pca of arrests in different states
p<-prcomp(USArrests, scale = TRUE)

    str(p) gibt mir etwas zu hässlich und zu lang, um zu zählen, aber ich kann sehen, dass p$x hat den Staaten als rownames und deren Standorte auf die wichtigsten Komponenten Spalten. Bewaffnet mit diesem können wir plot es irgendeine Weise, die wir wollen, wie mit plot() und text() (für Etiketten):

    # plot and add labels
plot(p$x[,1],p$x[,2])
text(p$x[,1],p$x[,2],labels=rownames(p$x))

    Wenn wir ein Streudiagramm mit den vielen Beobachtungen, die Etiketten dürfen nicht lesbar sein. Wir haben daher vielleicht wollen nur label mehr extreme Werte, denen wir uns identifizieren können quantile():

    #make a new dataframe with the info from p we want to plot
df <- data.frame(PC1=p$x[,1],PC2=p$x[,2],labels=rownames(p$x))

#make sure labels are not factors, so we can easily reassign them
df$labels <- as.character(df$labels)

# use quantile() to identify which ones are within 25-75 percentile on both
# PC and blank their labels out
df[ df$PC1 > quantile(df$PC1)["25%"] & 
    df$PC1 < quantile(df$PC1)["75%"] &
    df$PC2 > quantile(df$PC2)["25%"] &
    df$PC2 < quantile(df$PC2)["75%"],]$labels <- ""

# plot
plot(df$PC1,df$PC2)
text(df$PC1,df$PC2,labels=df$labels)
    • Vielen Dank für die Antwort. Aber in meinem Fall rownames(pca.Beispiel$x) gibt als Ergebnis NULL. wo, wie rownames(Probe) gibt die zahlen von 1 bis 90. Ist es Weg, ich kann die gleiche Reihe von zahlen zu pca.Beispiel$x
    • Können Sie str(pca.Beispiel), und fügen Sie das Ergebnis auf Ihre Frage? Versuchen Sie, reduzieren Sie die 90 Abmessungen, um eine kleinere Zahl in dem 10.000 Beobachtungen auftreten, oder reduzieren die 10.000 Dimensionen auf eine geringere Anzahl, in der 90 Beobachtungen auftreten?
    • Ich donot verstehen deine Frage viel. Ich bin ganz neu R. Aber hier ist das Ergebnis von str(pca.Probe), die Sie gebeten hatte.Um genauer zu sein, ich habe 90 Zeilen und 9912 Spalten.str(pca.Sample)List of 5 $ sdev : num [1:90] 87.21 38.37 12.26 8.79 6.2 ... $ rotation: num [1:9912, 1:90] 0.01135 -0.0108 -0.00551 -0.00868 -0.0099 ... ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. ..$ : chr [1:9912] "V1" "V2" "V3" "V4" ... .. ..$ : chr [1:90] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ... $ center : Named num [1:9912] 4.56e-17 4.16e-18 -9.49e-17 -6.03e-17 5.09e-17 ...
    • Rest der Zeilen, hier in diesem Kommentar $ scale : logi FALSE $ x : num [1:90, 1:90] -78.8 88.2 -61.6 87.3 -62.1 ... ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. ..$ : NULL .. ..$ : chr [1:90] "PC1" "PC2" "PC3" "PC4" ... - attr(*, "class")= chr "prcomp"
    • Ich meinte Bearbeiten Ihre Frage und fügen Sie den str () - Ergebnis dort, wo Sie keinen Platz begrenzen. 🙂 Die Art und Weise Sie tun die PCA, Sie zu sehen, wie Ihre 90 Zeilen dargestellt werden können, als eine kleinere Anzahl von Zeilen (principal components), unter Beibehaltung der 9912 Spalten. Ist es das, was Sie wollen? Sieht aus wie Sie nicht haben, rownames in pca.Beispiel$x, aber Namen bleiben, um, so könnten Sie rownames(p$Drehung)
    • Und durch rownames(p$Drehung) ich meinte rownames(pca.Beispiel$Drehung) . Sorry, ich war die Umschaltung zwischen meinem Beispiel und deinem code
    • ja. Mein Ziel ist es, die ich brauche, um zu sehen, wie meine 90 Zeilen Verhalten sich in allen diesen 9912 Spalten und schließlich zu sehen, 90 Datenpunkte beschriftet mit den entsprechenden Nummern in der Handlung. rownames((pca.Beispiel$Drehung) gibt mir den Namen des 9912 Spalten. Ich benutzte text(pca.Beispiel$x[,1],pca.Beispiel$x[,2],labels=rownames(Muster -)) und habe die Zeilen nummeriert von 1 bis 90 markiert auf meine Daten Punkte auf der Abbildung. Ich hoffe, dass die Reihenfolge, in der Sie gekennzeichnet sind, korrekt ist
    • Das kann funktionieren, aber es ist riskanter code, ziehen Sie die Etiketten aus einem anderen Objekt statt aus dem prncomp Objekt, d.h. rownames(pca.Beispiel$Drehung). Wenn Ihre na.weglassen, verursacht Sie verlieren eine variable zwischen Probe und pca.Beispiel, würden Sie haben Fehler. (p.s. vergessen Sie nicht zu akzeptieren, Antworten auf Ihre Fragen zu geben Ihr problem gelöst wird und geben die Punkte an den Beantworter der Frage 🙂 )
    • Ich hatte einige Spalten entfernt, wenn ich nicht na.weglassen, aber soweit ich weiß didnot Locker alle Zeilen(1:90) welches ich brauche, um label. ( Sorry für zu spät, in der Annahme, die Antworten geben und Punkte) vielen Dank für die Hilfe!!!

    InformationsquelleAutor MattBagg
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