ggbiplot 分组图形显示
ggbiplot graphical display in groups
我正在使用 wine 数据集学习双标图。 R 如何知道 Barolo、Grignolino 和 Barbera 是 wine.class 而我们在数据集中看不到 wine class 列？
有关 wine 数据集的更多详细信息在以下链接中
ggbiplot - how not to use the feature vectors in the plot
https://github.com/vqv/ggbiplot
非常感谢
在 wine 数据集中，您有 2 个对象，一个 data.frame wine 具有 13 个定量变量的 178 个观测值：
str(wine)
'data.frame': 178 obs. of 13 variables:
$ Alcohol : num 14.2 13.2 13.2 14.4 13.2 ...
$ MalicAcid : num 1.71 1.78 2.36 1.95 2.59 1.76 1.87 2.15 1.64 1.35 ...
$ Ash : num 2.43 2.14 2.67 2.5 2.87 2.45 2.45 2.61 2.17 2.27 ...
$ AlcAsh : num 15.6 11.2 18.6 16.8 21 15.2 14.6 17.6 14 16 ...
$ Mg : int 127 100 101 113 118 112 96 121 97 98 ...
$ Phenols : num 2.8 2.65 2.8 3.85 2.8 3.27 2.5 2.6 2.8 2.98 ...
$ Flav : num 3.06 2.76 3.24 3.49 2.69 3.39 2.52 2.51 2.98 3.15 ...
$ NonFlavPhenols: num 0.28 0.26 0.3 0.24 0.39 0.34 0.3 0.31 0.29 0.22 ...
$ Proa : num 2.29 1.28 2.81 2.18 1.82 1.97 1.98 1.25 1.98 1.85 ...
$ Color : num 5.64 4.38 5.68 7.8 4.32 6.75 5.25 5.05 5.2 7.22 ...
$ Hue : num 1.04 1.05 1.03 0.86 1.04 1.05 1.02 1.06 1.08 1.01 ...
$ OD : num 3.92 3.4 3.17 3.45 2.93 2.85 3.58 3.58 2.85 3.55 ...
$ Proline : int 1065 1050 1185 1480 735 1450 1290 1295 1045 1045 ...
还有一个 vector wine.class 包含定性 wine.class 变量的 178 个观察值：
str(wine.class)
Factor w/ 3 levels "barolo","grignolino",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
13个定量变量用于计算PCA：
wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE)
而 wine.class 变量仅用于为图上的点着色
我正在使用 wine 数据集学习双标图。 R 如何知道 Barolo、Grignolino 和 Barbera 是 wine.class 而我们在数据集中看不到 wine class 列？
有关 wine 数据集的更多详细信息在以下链接中
ggbiplot - how not to use the feature vectors in the plot
https://github.com/vqv/ggbiplot
非常感谢
在 wine 数据集中，您有 2 个对象，一个 data.frame wine 具有 13 个定量变量的 178 个观测值：
str(wine)
'data.frame': 178 obs. of 13 variables:
$ Alcohol : num 14.2 13.2 13.2 14.4 13.2 ...
$ MalicAcid : num 1.71 1.78 2.36 1.95 2.59 1.76 1.87 2.15 1.64 1.35 ...
$ Ash : num 2.43 2.14 2.67 2.5 2.87 2.45 2.45 2.61 2.17 2.27 ...
$ AlcAsh : num 15.6 11.2 18.6 16.8 21 15.2 14.6 17.6 14 16 ...
$ Mg : int 127 100 101 113 118 112 96 121 97 98 ...
$ Phenols : num 2.8 2.65 2.8 3.85 2.8 3.27 2.5 2.6 2.8 2.98 ...
$ Flav : num 3.06 2.76 3.24 3.49 2.69 3.39 2.52 2.51 2.98 3.15 ...
$ NonFlavPhenols: num 0.28 0.26 0.3 0.24 0.39 0.34 0.3 0.31 0.29 0.22 ...
$ Proa : num 2.29 1.28 2.81 2.18 1.82 1.97 1.98 1.25 1.98 1.85 ...
$ Color : num 5.64 4.38 5.68 7.8 4.32 6.75 5.25 5.05 5.2 7.22 ...
$ Hue : num 1.04 1.05 1.03 0.86 1.04 1.05 1.02 1.06 1.08 1.01 ...
$ OD : num 3.92 3.4 3.17 3.45 2.93 2.85 3.58 3.58 2.85 3.55 ...
$ Proline : int 1065 1050 1185 1480 735 1450 1290 1295 1045 1045 ...
还有一个 vector wine.class 包含定性 wine.class 变量的 178 个观察值：
str(wine.class)
Factor w/ 3 levels "barolo","grignolino",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
13个定量变量用于计算PCA：
wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE)
而 wine.class 变量仅用于为图上的点着色