基因表达pca三维图,scatterplot3d,如何进行分组?
时间: 2024-03-03 13:53:55 浏览: 25
如果你想根据数据的某些特征对其进行分组,并在三维图中以不同的颜色或符号表示不同的组,可以在绘制三维图之前对数据进行分组,然后使用`scatterplot3d`函数的`color`或`pch`参数来指定颜色或符号。下面是一个示例代码:
```R
# 导入scatterplot3d库
library(scatterplot3d)
# 导入数据集
data <- read.table("gene_expression_data.txt", header=T, sep="\t", row.names=1)
# 对数据集进行标准化
data_norm <- scale(data)
# 进行PCA分析
pca <- prcomp(data_norm, scale.=FALSE, center=TRUE)
# 获取前三个主成分
pca_3d <- data.frame(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3])
# 生成随机分组
groups <- sample(1:3, nrow(pca_3d), replace=TRUE)
# 绘制PCA结果并根据分组进行着色
s3d <- scatterplot3d(pca_3d, color=groups, pch=16, main="PCA 3D plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
legend("topright", legend=c("Group 1", "Group 2", "Group 3"), col=1:3, pch=16)
```
在这个示例中,我们生成了一个随机分组,其中每个样本被分配到三个组中的一个。然后,我们使用`scatterplot3d()`函数绘制PCA结果,并根据分组使用`color`参数对点进行着色。我们还使用`legend()`函数添加一个图例,以便在图中标识不同的组。请注意,我们将`color`参数设置为`groups`,而不是一个颜色向量,这将导致`scatterplot3d()`函数使用默认的调色板来为每个组分配不同的颜色。同样,我们将`pch`参数设置为16,这将导致每个点使用相同的形状。如果你想为每个组使用不同的形状,可以将`pch`参数设置为一个形状向量,其中每个元素对应于一个组。