R语言根据wt.scale、fast.svd主成分分析的结果绘制主成分分析散点图

好的，以下是绘制主成分分析散点图的R代码：

# 加载主成分分析所需的包
library(stats)
library(FactoMineR)
library(factoextra)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 提取主成分
pca <- PCA(data, scale.unit = TRUE, ncp = 3, graph = FALSE)

# 获取主成分得分
pca_scores <- as.data.frame(pca$ind$coord)

# 绘制散点图
fviz_pca_ind(pca_scores, col.ind = "black", pointsize = 2)

在上面的代码中，我们使用了`FactoMineR`和`factoextra`包中的`PCA()`和`fviz_pca_ind()`函数来执行主成分分析和绘制散点图。`PCA()`函数使用了`wt.scale`参数来对数据进行标准化，使用`fast.svd`算法来加速计算，同时将主成分的数量设置为3。`fviz_pca_ind()`函数用于绘制主成分分析的散点图，其中`col.ind`参数设置点的颜色，`pointsize`参数设置点的大小。