对于pca , nmds, pcoa 这些排序分析来说,我们可以从图中看出样本的排列规则,比如分成了几组. 为例样本分组更加的直观,我们可以根据实验设计时的样本分组情况,对属于同一个group的样本添加1个椭圆或者其他多边形. 新版本的ggplot2 中提供了stat_ellipse 这个stat, 可以方便的实现上面的效果. 代码示例: ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) + geom_point()

简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在拍摄一个水壶.水壶是三维的,但是照片是二维的,为了更全面的把水壶展示给客户,你需要从不同角度拍几

ggfortify 有着简单易用的统一的界面来用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化的一个R工具包.这让许多的统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程,不用对结果进行任何处理就能以 {ggplot} 的风格画出好看的图,大大地提高了工作的效率. 虽然ggfortify已经在CRAN上,但是由于最近很多的功能都还在快速增加,还是推荐大家从Github上下载和安装 library(devtools) install_github('sinhrks/ggfortify') lib

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示. 一,添加了最佳拟合曲线的散点图 使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per G

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时

第十一章 中级绘图 本节用到的函数有: plot legend corrgram mosaic 11.2折线图 如果将散点图上的点从左往右连接起来,那么就会得到一个折线图. 创建散点图和折线图: > opar<-par(no.readonly=TRUE) > par(mfrow=c(1,2)) > t1<-subset(Orange,Tree==1) > plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",yl

第十一章中级绘图 本章内容: 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatterplot scatterplot3d pairs plot3d scatterplotMatrix scatter3d cpairs symbols smoothScatter   11.1散点图 添加了最佳拟合曲线的散点图 > attach(mtcars) > plot(wt,mpg,main

目录 主成分方差解释率计算 绘图示例 主成分方差解释率计算 通常,求得了PCA降维后的特征值,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比. 有些工具的结果是提供了维度标准差的,如ggbiplot绘图时,直接会给你算出各个坐标的方差解释率.但我觉得这类工具绘图远不如ggplot本身,此时,就需要自己计算. 当理解了PCA的原理和含义后,就比较容易得到.网上一大堆,这里不介绍. 以ggbiplot数据为例,并将算出结果与之比较. if(!require(devtool

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性