Rで解析:ggplot2でPCA結果をBiplotで表示「ggbiplot」パッケージ

Rの解析に役に立つ記事

ggplot2パッケージを利用して主成分分析の結果をBiplotで表示するパッケージの紹介です。

パッケージバージョンは0.55。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。

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パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("vqv/ggbiplot")

実行コマンド

詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読込
library("ggbiplot")

###データ例の作成#####
set.seed(1234)
TestData <- matrix(rnorm(1000), 200)
TestData <- as.data.frame(TestData)
#データの調整
TestData[1:67,] <- TestData[1:67,] + 1
TestData[68:135,] <- TestData[68:135,] + 2
TestData[136:200,] <- TestData[136:200,] + 3
#グループ情報を付与
TestData <- cbind(c(rep("Group1", 67),
                    rep("Group2", 67),
                    rep("Group3", 66)),
                  TestData)
colnames(TestData) <- c("Group", paste0("ColName", seq(5)))
########

#statパッケージ:prcompコマンドで主成分分析
TestPrc <- prcomp(TestData[, 2:6], scale. = FALSE)

#biplotの作成:ggbiplotコマンド
#prcomp()またはprincomp()の結果を指定:pcobjオプション
#プロットする主成分を指定:choicesオプション
#グループ情報を指定:groupsオプション
#グループ毎の確率楕円を描写:ellipseオプション
#相関円を描写:circleオプション
#ggplot2のコマンドが利用可能です
ggbiplot(pcobj = TestPrc, choices = 1:2, obs.scale = 1, var.scale = 1,
         groups = TestData[, 1], ellipse = TRUE, circle = TRUE) +
  scale_colour_manual(values = c("#FF0000", "black", "#00FF00")) +
  theme(legend.direction = "horizontal", legend.position = "top")

出力例

・ggbiplotコマンド

ggbiplot

少しでも、あなたの解析が楽になりますように!!

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