ggbiplot

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    线性判别分析使用ggord一个可以使良好的线性判别分析ggplot2二维图(参见第11章,11.5图中的“二维图在实践”,由M.格里纳克)的标绘后验概率分类,如在 library(MASS) install.packages("devtools") library(devtools) install_github("fawda123/ggord") library(ggord) data

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    我在2个栖息地类型的地块上做了一个PCA,其中我收集了多个环境变量的数据。我能够从ggbiplot默认值中改变点的颜色。我想每个点的大小取决于篷盖在该图中,和我是能够做到这一点的: point.size = df$canopy.cover * 0.1 其中df$canopy.cover值的范围从0-100和0.1,因为100%的篷盖=点大小10. 问题:改变点的大小后,我无法保持与两组相关的颜

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    我想从Github的R版本3.1.0上安装ggbiplot我得到一个警告消息说该软件包不适用于R版本3.1.0。 我正在下载ggbiplot的绞线版本吗?有更新的版本吗?哪里?或者我只是做错了吗? install.packages( “ggbiplot” LIB = “/用户/莉莎/文档/ ggbiplot主”) 警告消息: 包 'ggbiplot' 不可用(对于R版本3.1.0) 干杯!

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    我正在使用ggbiplot()并希望操作数据点的颜色和形状,以使它们更易于打印。目前,我从ggbiplot()获得了默认的彩虹。我尝试过使用参数“+ scale_colour_discrete”和“+ scale_shape_manual”,但“groups =”参数ggbiplot似乎覆盖了这些参数。如果我消除“groups =”参数,则不能绘制椭圆。 “+主题”的论点工作得很好。我的代码如下。

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    我正在学习使用wine数据集的双标图。 R如何知道Barolo,Grignolino和Barbera是wine.class,而我们在数据集中没有看到葡萄酒类专栏? 有关wine数据集的更多细节在以下链接 ggbiplot - how not to use the feature vectors in the plot https://github.com/vqv/ggbiplot 非常感谢

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    在我的PCA脚本(下)中,我总是得到PC1和PC2的图。 mydata.pca <- prcomp(mydata.fixed, center = TRUE, scale. = TRUE) g <- ggbiplot(mydata.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = mysamples, ellipse = FALSE,

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    在葡萄酒数据示例中,散点图具有离散颜色,绿色,红色等组,但我的数据带有连续的蓝色标度,这使得难以看到不同的“组” “; pca_whales<-read.table("test.txt", header=T) attach(pca_whales) model_pca_whales<-prcomp(pca_whales[,1:7],scale=TRUE) gg_pca <- ggbiplot(

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    我在操作ggbiplot时遇到问题,因此我可以指定图例的标题。使用包数据: library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) p <- ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = wine.class, ellipse

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    有人有一个想法如何改变点的大小,并仍然保持在下面的代码中的组颜色? 只需添加geom_point(size = 8)即可将所有点的颜色更改为黑色。 代码: library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) g <- ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale =

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    我正在创建具有高度多元数据的PCA双线图。 是否有方法可以指定ggbiplot中线段的颜色/透明度/位置?这个命令的参数都没有提供这个选项。 我知道ggbiplot是基于ggplot - 它可能接受aes参数吗?或者可以在创建的图上覆盖一层颜色/透明度/位置来覆盖默认值? 具体而言,关于位置,如果可能的话,我想抖动线段(虽然使它们更透明可能已经解决了问题)。 将R数据集“光圈”是适合用作一个例子我