R语言实践：主成分分析PCA图入门教程

本篇文档主要介绍了如何在R语言中进行主成分分析（PCA）并绘制相关图形。首先，作者从一个名为"PCA.xls"的Excel文件导入数据，处理成适合PCA分析的格式，即删除列名并将数据转置。然后，使用`prcomp`函数执行PCA，同时设置`cor = TRUE`以考虑样本间的相关性，`scal = TRUE`则进行了标准化处理。 `summary(otu_pca)`函数提供了PCA的总结信息，包括各个主成分的方差贡献率和旋转后的坐标。接下来，作者提取了前两个主成分（PC1和PC2）的数据，并计算了这两个维度的范围，以便设置绘图的坐标轴限制。使用`plot()`函数创建了二维散点图，展示了数据在主成分空间的分布，同时设置了图的标题、坐标轴标签、点的形状和颜色。 为了清晰地标记每个观察点，作者使用`pointLabel()`函数添加了点的标签，显示了数据点对应的原始观测值。最后，使用`pdf()`和`dev.off()`函数保存了生成的PCA图到PDF文件中，文件名为"pca.pdf"，并设置了固定的宽度和高度。 通过这个练习，读者可以了解R语言的基本操作，如数据导入、处理、统计分析以及图形的绘制，特别是针对生物信息学或大规模数据集进行主成分分析的实用步骤。同时，也展示了R语言的优势，如其丰富的生态系统、开源特性以及强大的绘图功能，适合进行各种统计分析和数据可视化。