scatterplot3d如何显示每个维度的贡献率？

如果你想要在scatterplot3d图中显示每个维度的贡献率，可以在绘图前先进行主成分分析（PCA），然后将每个主成分的方差贡献率作为标注添加到图中。

具体来说，可以使用R中的prcomp函数进行主成分分析，然后使用summary函数获取每个主成分的方差贡献率。最后，可以使用text函数将方差贡献率添加到图中。

下面是一个示例代码，用于绘制一个具有方差贡献率标注的scatterplot3d图：

library(scatterplot3d)
# 生成数据
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)
data <- data.frame(x,y,z)

# 进行主成分分析
pca <- prcomp(data, scale = TRUE)
variance <- summary(pca)$importance[2,] # 获取每个主成分的方差贡献率

# 绘制scatterplot3d图
s3d <- scatterplot3d(x, y, z, pch = 16, cex = 0.6, col.axis="black", col.grid="black", col.lab="black", lwd=0.5)

# 添加方差贡献率标注
text(s3d$xyz.convert(pca$x)[,1], s3d$xyz.convert(pca$x)[,2], s3d$xyz.convert(pca$x)[,3], 
     labels = paste0("PC", 1:3, ": ", round(variance*100, 2), "%"), pos = 3)

在上述代码中，我们首先生成了一个三维的数据集，然后使用prcomp函数进行主成分分析，获取每个主成分的方差贡献率。接着，我们绘制了一个scatterplot3d图，并使用text函数将方差贡献率标注添加到图中。在text函数中，我们使用s3d$xyz.convert函数将主成分分析后的数据坐标转化为scatterplot3d图中的坐标。最后，我们将方差贡献率标注添加到每个点的位置，并使用pos参数指定标注的位置为右上角。