R - 如何使PCA双标签更具可读性

Question

我有一组23个变量的观察结果。

当我使用prcomp和biplot绘制结果时，我遇到了几个问题：

1. 实际绘图仅占据帧的一半（x <0），但绘图以0为中心，因此浪费了一半的空间

2. 两个变量明显地支配着结果，因此所有其他箭头都聚集在一起，我无法读取一个东西

ad 1.我试过设置xlim和/或ylim，但我显然做错了，因为当我做的时候情节都搞砸了

ad 2.我可以以某种方式使箭头标签更加分开，以便我可以阅读它们吗？ 或者也许我可以只绘制没有两个最长的箭头（放大类型）？

附录：是否有可能让双标签以不同于箭头的颜色绘制标签？

另外：如果x和y轴不成比例，它是否有问题（它们的图表显示x和y上不同长度的间隔）。 我认为这会使箭头之间的天使产生偏差，而这种调整大小并不是一种相似性的转变。 是否可以强制双色图保持1：1的宽高比，或者将图形绘制为矩形而不是正方形？

Answer 1

我想你可以使用xlim和ylim 。 另外，看看?biplot的expand参数。 不幸的是，你没有提供任何数据，所以我们来看一些样本数据：

a <- princomp(USArrests)

在调用biplot的结果下面：

biplot(a)

现在，人们可以“放大”使用xlim和ylim仔细观察“谋杀”和“强奸”，并使用缩放参数expand来自?biplot ：

biplot(a, expand=10, xlim=c(-0.30, 0.0), ylim=c(-0.1, 0.1))

请注意由于expand系数，顶部和右侧轴的缩放比例不同。

这有助于使你的情节可读吗？

编辑

您还询问是否可以为标签和箭头设置不同的颜色。 biplot不支持这个，你可以做的是复制stats:::biplot.default的代码，然后根据你的需要改变它（当使用plot ， axis和text时改变col参数）。

或者，你可以使用ggplot作为双标图。 在这里的帖子中，实现了简单的双标图功能。 您可以按如下方式更改代码：

PCbiplot <- function(PC, x="PC1", y="PC2", colors=c('black', 'black', 'red', 'red')) {
    # PC being a prcomp object
    data <- data.frame(obsnames=row.names(PC$x), PC$x)
    plot <- ggplot(data, aes_string(x=x, y=y)) + geom_text(alpha=.4, size=3, aes(label=obsnames), color=colors[1])
    plot <- plot + geom_hline(aes(0), size=.2) + geom_vline(aes(0), size=.2, color=colors[2])
    datapc <- data.frame(varnames=rownames(PC$rotation), PC$rotation)
    mult <- min(
        (max(data[,y]) - min(data[,y])/(max(datapc[,y])-min(datapc[,y]))),
        (max(data[,x]) - min(data[,x])/(max(datapc[,x])-min(datapc[,x])))
        )
    datapc <- transform(datapc,
            v1 = .7 * mult * (get(x)),
            v2 = .7 * mult * (get(y))
            )
    plot <- plot + coord_equal() + geom_text(data=datapc, aes(x=v1, y=v2, label=varnames), size = 5, vjust=1, color=colors[3])
    plot <- plot + geom_segment(data=datapc, aes(x=0, y=0, xend=v1, yend=v2), arrow=arrow(length=unit(0.2,"cm")), alpha=0.75, color=colors[4])
    plot
}

情节如下：

fit <- prcomp(USArrests, scale=T)
PCbiplot(fit, colors=c("black", "black", "red", "yellow"))

如果你使用这个功能玩一下，我相信你可以弄清楚如何设置xlim和ylim值等。