《R语言作图之PCA作图和散点图》由会员分享，可在线阅读，更多相关《R语言作图之PCA作图和散点图（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、PCA分析和散点图 今天主要跟大家演示一下简单的PCA分析，并且以散点图的形式将结果展示出来。 首先在进行PCA分析之前，先跟大家稍微讨论下什么是PCA分析.PCA分析又叫主成分分析，其实从字面上来理解我们可以发现它其实是和样品分组相关的.举个简单的例子，我们观察了某种植物的株高、叶片大小、果实大小等等多种性状，并记录每种性状对应的数值。这时候我们想看看根据这些性状信息看看我们观察的样本是否明显的分组现象。每一种性状相当于一个维度。利用PCA分析可以将结果投影到一个低维的向量空间（具体计算就不详述了）。类似的比如我们多个样本的表达谱数据，每个基因在各个样品的表达情况就可以算作一个维度。如果大家
2、对PCA算法感兴趣的话，可以自行百度，在这里就不进行太多的描述了.毕竟今天主要是教大家怎么利用R进行PCA分析和结果展示。 还是第一步，我们先准备好我们用来分析的数据。setwd(C：/Users/gaom/Desktop”)#打开文件所在路径，并将文件所在目录作为工作目录data-read.table（file = ”test_data.txt”，header = T，sep = ”t)读取数据，并将首行作为列名dim（data)# 1 2999 13head(data) ID_REF T01 T02 T03 T04 T05 T06# 1 1007_s_at 10.198586 11.805
3、676 10。867953 11.763660 12。072232 12。108312 2 1053_at 9。594074 8。713108 9。247096 9。433265 9.092329 9。005518# 3 117_at 8。581763 8.603680 8.804425 8.661700 8。634979 8。606976# 4 121_at 12。022315 12。655329 12.627334 12.791390 12.961761 12.885307 5 1255_g_at 7。228569 7。214600 7.237131 7。293417 7.276799 7
4、。268233# 6 1294_at 8。828487 9。380277 9.297989 8。858985 8。995772 9.126825# T07 T08 T09 T10 T11 T12 1 10.646868 10.852744 10。675898 11.137663 10.796737 11。102408# 2 9.087681 9。027208 8。965283 8。958309 9.275010 8。940965# 3 8.625838 8。577244 8。646751 8.625843 8.625164 8.522129# 4 13。402044 13。240126 13。
5、088883 13.234099 13.382903 13。472223# 5 7。197440 7.262662 7。289796 7。232249 7.202364 7。306229# 6 9。002385 9.003561 9。006278 9。006721 9。018183 9。164313 上述数据为从GEO数据库随意找的基因表达.其中第一列为基因探针号，后续几列则为T01到T12的12个样品对应的表达量数据,每三个样品为一组。因为数据是拼凑的，所以这里不关注探针具体信息了。 准备好数据之后我们就开始进行PCA计算了.其实代码非常简单.pca prcomp（t（data，1）, sc
6、ale=T）head（pca$x）# PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6# T01 43。457435 44。950031 8.305571 3。210563 -7.4280481 14。818150 T02 42.067255 19.142248 -25.574041 21.120294 -5.7930990 14.702922# T03 -2.123455 -21.512488 11.192474 17.583006 15.2149034 34.730308 T04 8.166077 -4.774814 22.837578 -11。364128 8.4021038 -6.921
7、738 T05 18。214073 5.836807 18。522768 -10。941626 0.6183613 5.548845# T06 27.219529 5.519328 26。649872 -11。054961 -4。1480413 5。097715 PC7 PC8 PC9 PC10 PC11 PC12# T01 -1.966342 9.2181269 -1.520882 -1。060835 3.048498 2.731227e-13# T02 5。832197 8.9793018 9.386187 1。668761 1.705474 2。674666e13# T03 5.1681
8、68 9。7483411 -11。570320 2.618203 -4。221456 2。738955e13# T04 27。782986 7.5829007 9.726761 3.391763 -21.900485 2.730871e13# T05 7.039535 -8.9173716 -2.239005 -17。514433 29。700906 2.736544e-13 T06 30。026232 -0.8253129 5.207037 12.349414 8.900676 2。681674e13summary(pca)# Importance of components: PC1 PC
9、2 PC3 PC4 PC5 PC6# Standard deviation 21.9980 21。7992 18。5932 16。67518 16。1346 15。16897# Proportion of Variance 0.1614 0.1585 0.1153 0.09272 0。0868 0.07672# Cumulative Proportion 0.1614 0.3198 0.4351 0.52780 0.6146 0.69133# PC7 PC8 PC9 PC10 PC11# Standard deviation 14.48695 14。01978 13。4814 13。09112
10、 12.8896 Proportion of Variance 0.06998 0.06554 0。0606 0.05714 0.0554# Cumulative Proportion 0。76131 0。82685 0。8875 0。94460 1.0000# PC12# Standard deviation 2.859e13# Proportion of Variance 0。000e+00# Cumulative Proportion 1。000e+00 上述数据中，pca$x就是后面我们画pca图要用的数据。而在summary（pca）中我们看到的Proportion of Varia
11、nce就是各个主成分的方差占所有方差的比值，即对应的贡献率.而Cumulative Proportion则对应的百分比累积值。从上述结果看这组数据pca结果并不是很好，所以应该肯定会有一些分组的结果不太好。不过我们今天主要是展示结果,就不在意这些细节了。 做完上述的计算，下面就进入我们的结果展示阶段. 首先用基本画图函数展示。plot（pcax，1:2 )group - factor(c（rep（A1”, 3)， rep（A2， 3）,rep（B1”， 3),rep（”B2， 3)）这里我们添加分组信息colour_grouprainbow（length（unique(group）)）#利用r
12、ainbow函数选择颜色colour-colour_groupas.numeric（factor（group)）#创建颜色向量colour# 1 ”FF0000FF #FF0000FF #FF0000FF ”80FF00FF” ”#80FF00FF# 6 80FF00FF” #00FFFFFF ”#00FFFFFF” 00FFFFFF #8000FFFF# 11 ”#8000FFFF” ”#8000FFFF”plot(pcax，1：2,col = colour ,pch = c(21,22,23，24）group）在plot函数中我们把分组信息和颜色方案添加进去legend(topleft,
13、legend = levels（group)，col = colour_group, pch = c(21,22，23,24）添加legendtitle（test”) 这是我们用基本函数对pca分析结果的展示。除此外我们也可以利用ggplot2包进行相同的图片绘制.示例如下：library（ggplot2)group2data.frame(group）pca_reusltas.data.frame（pca$x）pca_reusltcbind（pca_reuslt,group2）p-ggplot（pca_reuslt)+geom_point（aes（x=pca_reuslt,1,y=pca_reuslt,2，color=pca_reuslt$group，shape = pca_reusltgroup),size=5）pp+theme(legend.title =element_blank(）)+labs（x=”PCA1”，y=PCA2”)p 好了,上面那些基本的结果展示我们已经结束了。下面我们开始把这个图的档次再提高一点。比如，我们画了二维的，现在我们画个三维的PCA结果吧.library(scatterplot3d）par(mar=c（5。1， 4。1， 4。1, 8。1）, xpd=TRUE)scatterplot3d（pca_reuslt，1：3
