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以簇作为颜色的 R Biplot

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 15:11:01 25 4
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我正在 PCA 变换后进行聚类,我希望可视化 PCA 空间的前两个或三个维度中的聚类结果,以及原始轴对投影 PCA 轴的贡献。

我使用factoextra库,它使用ggplot,它工作得很好,但我想去掉图例:

我的代码:

# Load iris dataset
data(iris)

# PCA
pca <- prcomp(iris[,-5], scale=TRUE)
df.pca <- pca$x

# Cluster over the three first PCA dimensions
kc <- kmeans(df.pca[,1:3], 5)

# 2-D biplot (how to get rid of legend?)
# install.packages("devtools")
# library("devtools")
# install_github("kassambara/factoextra")
library(factoextra)
fviz_pca_biplot(pca, label="var", habillage=as.factor(kc$cluster)) +
labs(color=NULL) + ggtitle("") +
theme(text = element_text(size = 15),
panel.background = element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"),
legend.key = element_rect(fill = "white"))

enter image description here

如何删除右侧的图例列?

不使用任何库的等效双图也将是一个受欢迎的解决方案。

附注:

即使在 3-D 中,获得良好的双图也相当简单:

library(rgl)
text3d(pca$x[,1:3],texts=rep("*",dim(pca$x)[1]), col=kc$cluster) # points
text3d(1*pca$rotation[,1:3], texts=rownames(pca$rotation), col="red") # arrows title
coords <- NULL
for (i in 1:nrow(pca$rotation)) {
coords <- rbind(coords, rbind(c(0,0,0),1*pca$rotation[i,1:3]))
}
lines3d(coords, col="blue", lwd=1)

最佳答案

我认为你应该尝试theme(legend.position="none")

 library(factoextra)
plot(fviz_pca_biplot(pca, label="var",
habillage=as.factor(kc$cluster)) + ggtitle("") +
theme(text = element_text(size = 15),
panel.background = element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.line = element_line(colour = "black"),
legend.position="none"))

这就是我得到的:enter image description here

关于以簇作为颜色的 R Biplot,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30891559/

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