R语言绘图基础篇：PCA分析与置信圈

R语言绘图基础篇：PCA分析与置信圈

R语言绘图基础篇：PCA分析与置信圈

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，用于发现数据中的主要变化模式。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行PCA分析，并通过绘制置信圈来展示结果。

首先，我们需要加载所需的R包，并准备一个二维数据集用于演示：

# 加载所需的R包
library(ggplot2)
library(ggpubr)# 创建一个二维数据集
set.seed(123)
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

接下来，我们可以使用prcomp函数进行PCA分析，并提取主成分的得分和贡献率：

# 进行PCA分析
pca <- prcomp(data)# 提取主成分的得分和贡献率
scores <- as.data.frame(pca$x)
variance <- pca$sdev^2 / sum(pca$sdev^2)

现在，我们可以绘制PCA分析的结果。首先，我们可以使用散点图展示原始数据集及其主成分的得分：

# 绘制原始数据集及其主成分的得分散点图
ggplot(data, aes(x, y)) +geom_point() +geom_segment(aes(x = 0, y = 0, xend = scores[1, 1], yend = scores[1, 2]), color = "red", ar