Як створити біплот у r для візуалізації результатів pca

Аналіз головних компонентів (PCA) – це неконтрольована техніка машинного навчання, яка прагне знайти основні компоненти, які пояснюють значну частину варіації в наборі даних.

Щоб візуалізувати результати PCA для заданого набору даних, ми можемо створити біплот , який є графіком, який відображає кожне спостереження в наборі даних на площині, утвореній першими двома головними компонентами.

Ми можемо використовувати наступний базовий синтаксис у R, щоб створити біплот:

 #perform PCA
results <- princomp(df)

#create biplot to visualize results of PCA
biplot(results)

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: як створити біплот у R

Для цього прикладу ми використаємо вбудований набір даних R під назвою USArrests :

 #view first six rows of USArrests dataset
head(USArrests)

           Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
Arizona 8.1 294 80 31.0
Arkansas 8.8 190 50 19.5
California 9.0 276 91 40.6
Colorado 7.9 204 78 38.7

Ми можемо використовувати наступний код для виконання PCA та візуалізації результатів у біплоті:

 #perform PCA
results <- princomp(USArrests)

#visualize results of PCA in biplot
biplot(results)

На осі X відображається перша головна компонента, на осі Y – друга головна компонента, а окремі спостереження з набору даних відображаються всередині графіка з усіма чотирма змінними, відображеними червоним кольором.

Зауважте, що є кілька аргументів, які ми можемо використати для функції biplot , щоб змінити вигляд графіка.

Наприклад, ми можемо використовувати наступний код, щоб змінити кольори, розмір шрифту, межі осей, заголовок графіка, заголовки осей і розмір стрілок на графіку:

 #create biplot with custom appearance
biplot(results,
       col=c(' blue ', ' red '),
       cex=c(1, 1.3),
       xlim=c(-.4, .4),
       main=' PCA Results ',
       xlab=' First Component ',
       ylab=' Second Component ',
       expand= 1.2 ) 

Цей бісюжет трохи легше читати, ніж попередній.

Ви можете знайти повний список аргументів, які можна використати для зміни зовнішнього вигляду біплота тут .

Додаткові ресурси

Наступні посібники надають додаткову інформацію про аналіз головних компонентів:

Короткий вступ до навчання під контролем і без нього
Аналіз основних компонентів у R: покроковий приклад