txt中储存15组数据，scatterplot3d画3DPCA图R语言代码

如果你的`.txt`文件中包含多组数据，你可以使用R语言中的`read.table()`函数来读取数据，并将其存储为一个`list`。具体实现方法如下：

# 读取txt文件
data <- read.table("your_file_path.txt", header = TRUE)

# 将数据存储为list
data_list <- split(data, rep(1:15, each = nrow(data)/15))

这样就可以将数据存储为一个`list`，其中每个元素代表一组数据。

接下来，你可以使用`lapply()`函数对每组数据进行PCA降维处理，并将结果存储在一个`list`中。具体实现方法如下：

# 对每组数据进行PCA降维处理
pca_list <- lapply(data_list, function(x) {
  pca <- prcomp(x)
  return(as.data.frame(pca$x[,1:3]))
})

现在，你可以使用`scatterplot3d`包中的`scatterplot3d()`函数对每组数据绘制3D PCA图。具体实现方法如下：

library(scatterplot3d)

# 绘制15组3D散点图
par(mfrow = c(5, 3))  # 将图形排列在5行3列的矩阵中
for (i in 1:15) {
  scatterplot3d(pca_list[[i]]$PC1, pca_list[[i]]$PC2, pca_list[[i]]$PC3, 
                xlab = "PC1", ylab = "PC2", zlab = "PC3",
                main = paste("Group", i))
}

这样就可以绘制出15组3D PCA图了。注意要先安装`scatterplot3d`和`stats`包。