本文へスキップ
からだにいいもの

Rのトピックスを中心に『まだ、まだ、知らない、役に立つ情報?』を発信します。

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

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。

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")
スポンサーリンク

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!!

スポンサーリンク
Prices and shipping availability may change. Please refer to the product page at time of purchase.
Content displayed on this site is provided by Amazon and may be updated or removed.
Amazon Associate, karada-good earns income through qualifying sales.