ggbiplot

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    데이터가 4 개 그룹으로 분리되어 있습니다 : groups = taxabylevel. ggbiplot을 실행하고 각 그룹 주위에 타원을 추가했습니다. 각 타원의 중심을 추가하는 방법은 무엇입니까? g <- ggbiplot(pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, alpha=0, groups = taxaBylevel,show_guide

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    나는 180 개 요소의 특징 벡터를 가지고 있으며 그것에 PCA를 적용했습니다. 문제는 첫 번째 PC가 높은 분산을 가지지 만 pc1 대 pc2의이 biplot 다이어그램에 따르면이 값이 이상 값으로 인해 발생하는 것으로 보입니다. 어느 것이 이상한가. 분명히 첫 번째 PC가 여기에서 분류하는 데 가장 좋은 지표는 아닙니다. 나는 이것에 대한 R을 사용하고

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    ggbiplotggfortify 패키지에서 사용하려고합니다. 정상적으로 작동하지만 다음과 같이 경고 메시지가 표시됩니다. mdl <- pls::plsr(mpg ~ ., data = mtcars, scale = T) scrs <- data.frame(pls::scores(mdl)[]) loads <- data.frame(pls::loadings(mdl)[

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    예제 ggbiplot 스크립트 플롯에는 3 개의 그룹이 있습니다. 어떻게 마커 색상 및 모양을 변경할 수 있습니까? library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, group=wine.cla

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    Github에서 R 버전 3.1.0에 ggbiplot을 설치하려고합니다. R 버전 3.1.0 패키지를 사용할 수 없다는 경고 메시지가 나타납니다. ggbiplot의 설치 버전을 다운로드하고 있습니까? 최신 버전이 있습니까? 어디에? 아니면 내가 잘못하고있는 것일까 요? install.packages ("ggbiplot", LIB = "/ 사용자/리자/문서/

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    나는 다음과 같은 예시적인 데이터가 : 88 0 -3.944 669.8 6.33 637.55 setosa 60 0 -3.477 651.81 6.19 618.55 setosa 4.4 0.001 -2.944 570.7 6.28 544.49 setosa 5000 0.003 -2.585 420.52 5.27 404.39 setosa 116 0.004 -2.

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    안녕하세요 패키지에있는 예제와 함께 ggbiplot을 만들었습니다. 회색 배경을 제거 할 수 있는지 알고 싶습니다. library(ggbiplot) data(wine) wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE) print(ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, group

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    저는 R이 처음이에요. pca 결과를 표시하기 위해 pca와 ggbiplot을 사용하려고했지만 해결할 수없는 오류가 발생했습니다. 코드가 다른 데이터와 잘 작동하므로 내 데이터에 문제가있을 수 있습니다. 나는 코드와 다음 링크에서 시나리오를 다시하고 싶은 나는 경우에 사용하는 데이터 파일을 넣어 : - https://drive.google.com/drive

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    변수 이름을 아래 첨자로 넣으려는 7 가지 변수 (아래 데이터 및 코드 참조)가있는 다음 PCA 플롯이 있습니다. 그러나 ggbiplot() 그러나 변수 이름은 PCA를 생성하는 데 사용 된 행렬의 열 이름에서 자동으로 가져오고 (필자가 아는 한) 이러한 변수를 수동으로 추가 할 수있는 옵션은 없습니다. 따라서 I은 "J"[ "D", "K"[ "1"]으로

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    보조 축을 ggbiplot에 추가하고 싶습니다. 포인트와 화살표는 제 경우에 (그리고 아마도 다른 많은 것들에서) 거대한 규모의 차이를 가지고 있습니다. PC1과 PC2의 값을 나타내는 하나의 x와 y 레이블 (아래쪽 (x)과 왼쪽 (y))을 지정하고 화살표는 다른 x와 Y (예 : x) 측면과 오른쪽 (y)), biplot과 유사합니다. 어떤 제안. 고마