R语言中，主成分分析PCA有PC1，PC2，PC3，想画成彩色二维PCA图，需要什么代码

您可以使用ggplot2包中的geom_point函数来绘制彩色二维PCA图。具体代码如下：

library(ggplot2)
pca_data <- prcomp(data, center = TRUE, scale. = TRUE)
pca_df <- data.frame(x = pca_data$x[, 1], y = pca_data$x[, 2], color = factor(group))
ggplot(pca_df, aes(x = x, y = y, color = color)) + geom_point()

相关问题

对于MNIST数据集，首先把矩阵灰度图像输入转化为向量输入。针对“0”和“1”这两一类各自前1000个训练样本组成的样本集合（共2000个样本），利用PCA()函数,进行PCA分解。利用PCA()函数的fit_transform方法，获得每个样本在前三个PC方向上的分量。这时每个样本由三个PC分量组成的向量表示，称这个向量为该样本的“PC1-3特征”。你将得到2000个三维的“PC1-3特征”。以PC1为横轴，PC2为纵轴，考虑“PC1-3特征”的前两维，在PC1和PC2构成的二维空间中画出所有2000个样本的散点图。之后在PC1-PC3，PC2-PC3构成的空间中重复上述工作。

好的，这个任务需要使用Python和一些机器学习库来完成。首先，我们需要导入必要的库：numpy, matplotlib, sklearn 中的 PCA。

接下来，我们需要读取 MNIST 数据集中的前 1000 个“0”和“1”样本，并将图像数据转换为向量形式。我们可以使用以下代码来实现：

from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float64')
y = mnist.target.astype('int64')

# 只保留数字0和1的数据
X = X[(y == 0) | (y == 1)]
y = y[(y == 0) | (y == 1)]

# 将图像数据转换为向量形式
X = X.reshape(X.shape[0], -1)

接下来，我们可以使用 PCA() 函数进行 PCA 分解。我们可以设置 n_components 参数为 3，以获得每个样本在前三个 PC 方向上的分量。然后，我们可以使用 fit_transform() 方法来获得每个样本在前三个 PC 方向上的分量。

from sklearn.decomposition import PCA

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 将每个样本的前3个PC分量组成的向量作为该样本的“PC1-3特征”
X_pc = X_pca[:, :3]

现在，我们已经得到了每个样本在前三个 PC 方向上的分量，以及每个样本的“PC1-3特征”。

接下来，我们可以使用 matplotlib 库来将这些样本在 PC1-PC2，PC1-PC3 和 PC2-PC3 构成的二维空间中画出散点图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 将样本在PC1-PC2上的投影画出来
plt.scatter(X_pc[:, 0], X_pc[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.show()

# 将样本在PC1-PC3上的投影画出来
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_pc[:, 0], X_pc[:, 2], X_pc[:, 1], c=y, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('PC1')
ax.set_ylabel('PC3')
ax.set_zlabel('PC2')
plt.show()

# 将样本在PC2-PC3上的投影画出来
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_pc[:, 1], X_pc[:, 2], X_pc[:, 0], c=y, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('PC2')
ax.set_ylabel('PC3')
ax.set_zlabel('PC1')
plt.show()

这些图形显示了每个样本在前三个 PC 方向上的分布情况。可以看到，数字“0”和“1”在 PC1-PC2，PC1-PC3 和 PC2-PC3 构成的空间中有明显的分离。

R语言主成分分析（PCA）案例

以下是一个使用R语言进行主成分分析的简单案例。

我们将使用Iris数据集，该数据集包含了三种不同种类的鸢尾花（Setosa，Versicolour和Virginica）的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度的测量数据。我们的目标是使用主成分分析来确定最重要的特征，以便更好地区分不同种类的鸢尾花。

首先，我们需要导入数据集：

data(iris)

然后，我们需要提取出我们要分析的特征。在这个例子中，我们只关心花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度。因此，我们可以创建一个新的数据框用于存储这些特征：

iris_features <- iris[,c(1:4)]

接下来，我们需要对这些特征进行标准化，以确保它们具有相同的尺度。我们可以使用scale()函数来实现这一点：

iris_features_scaled <- scale(iris_features)

现在我们准备好进行主成分分析了。我们可以使用prcomp()函数来计算主成分：

iris_pca <- prcomp(iris_features_scaled)

完成主成分分析后，我们可以使用summary()函数来查看结果：

summary(iris_pca)

输出结果应该类似于以下内容：

Importance of components:
                          PC1    PC2     PC3     PC4
Standard deviation     1.7084 0.9560 0.38309 0.14393
Proportion of Variance 0.7296 0.2285 0.03669 0.00518
Cumulative Proportion  0.7296 0.9581 0.99479 1.00000

这个结果告诉我们，第一个主成分解释了数据集中的72.96％的方差，第二个主成分解释了22.85％的方差，第三个主成分解释了3.67％的方差，第四个主成分解释了0.52％的方差。我们还可以看到，前两个主成分的累计方差贡献率为95.81％，这意味着我们可以只使用这两个主成分来解释数据集中的大部分方差。

我们可以使用biplot()函数来可视化主成分分析的结果：

biplot(iris_pca)

这将显示一个散点图，其中每个点表示一个数据点，箭头表示每个特征的贡献。箭头越长，表示该特征对应的主成分的贡献越大。

最后，我们可以使用predict()函数来将原始数据转换为主成分分析得到的新坐标系下的数据：

iris_pca_scores <- predict(iris_pca, iris_features_scaled)

现在，我们已经成功地进行了主成分分析，并且可以使用新的主成分来更好地区分不同种类的鸢尾花。