R语言 PCA二维图 波谱样式 代码

以下是一个简单的 R 代码示例，用于绘制 PCA 二维图，并采用波谱样式：

# 载入必要的包
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(dplyr)

# 载入数据
data <- read.csv("data.csv", header=TRUE)
data <- select(data, -ID) # 移除 ID 列

# 进行 PCA 分析
pca <- prcomp(data, center = TRUE, scale. = TRUE)

# 提取 PCA 分析结果的前两个主成分
pc1 <- pca$x[,1]
pc2 <- pca$x[,2]

# 绘制 PCA 图
ggplot(data, aes(x=pc1, y=pc2, label=row.names(data))) +
  geom_point(color="#0072B2", size=2) +
  geom_text_repel(size=3, color="#0072B2", force=10) +
  theme_light() +
  xlab(paste0("PC1 (", round(summary(pca)$importance[2,1]*100, 2), "%)")) +
  ylab(paste0("PC2 (", round(summary(pca)$importance[2,2]*100, 2), "%)")) +
  ggtitle("PCA 二维图（波谱样式）")

说明：

- 首先，我们需要载入必要的包，包括 ggplot2、ggrepel 和 dplyr。
- 然后，我们需要载入数据。这里假设我们的数据文件名为 data.csv，其中包含多个变量。
- 接着，我们进行 PCA 分析，提取 PCA 分析结果的前两个主成分。
- 最后，我们使用 ggplot2 包绘制 PCA 二维图，采用波谱样式。在图中，每个数据点的大小为 2，标签字体大小为 3，标签颜色为 #0072B2，标签使用 ggrepel 包中的 geom_text_repel 函数进行绘制。图例字体使用 theme_light 函数进行设置。x轴和y轴标签分别为 PC1 和 PC2，并且包括其对应的方差贡献率。最后，图标题为 “PCA 二维图（波谱样式）”。