我已经标记了 PCA 的数据矩阵。 如何使用r根据PCA中的每个标签为它们着色？

Question

我的数据矩阵有 100 行和 900 列。 这里每一行代表一个红外光谱。 该列代表波数。 前 23 行属于同一样品的不同 IR 光谱（即样品中 23 个不同位置的光谱）。 同样，我测量了 5 个样本，每个样本都有一定的观察值。 例如：1-23 行属于样本 1，24:40 属于样本 2。现在我想根据样本颜色为我的 PCA 分数图中的分数着色，并用样本名称标记颜色。 比如，蓝色的 23 个分数，然后是引用样本 1 的标签。

我在引用样本名称的数据矩阵中添加了一个名为 label 的额外列。 可是我不怎么办呢？

Answer 1

为此，我使用了“factoextra”、“sf”包。 这里 df 是包含 PCA 数据的数据框。 在这里，我添加了另一列，指的是我的数据标签。 代码中，col.ind= df$lab.id 说我把标签id（labels）作为颜色索引。 因此，在生成的 PCA 分数图中，我的分数根据它们的标签进行了颜色编码。

fviz_pca_ind(PCA,axes=c(1,2),title="PC1 vs PC2",label="none",geom.ind="point",col.ind=df$lab.id,palette="lancet",addEllipses=FALSE, ellipse.level=0.95,pointsize=2,
             repel = TRUE,   # Avoid text overlapping,
             legend.title="Disease ",mean.point=FALSE,xlab=paste0("PC1: ",round(Variance_xplained[1]*100,1),"%"),ylab=paste0("PC2: ",round(Variance_xplained[2]*100,1),"%")

)