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我正在尝试找到一种方法使 R 的 3D PCA 可视化更便携；我已经在 2D 矩阵上使用prcomp().

  1. 如何导出数据点的 3D 坐标以及与每个相关的标签和颜色 (RGB)？
  2. princomp()和的实际区别是什么prcomp()？
  3. 关于如何使用 HTML5 和画布最好地查看 3D PCA 图的任何想法？

谢谢！

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3 回答 3

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这是一个可以使用的示例：

pc <- prcomp(~ . - Species, data = iris, scale = TRUE)

  1. 轴分数是从组件中提取的x；因此，您可以使用以下方式将（您没有说您希望如何导出）作为 CSV 写出：

    write.csv(pc$x[, 1:3], "my_pc_scores.csv")

    如果您想为这些分数分配信息（颜色和标签，它们与 PCA 无关，而是您自己分配的东西），然后将它们添加到分数矩阵中，然后导出。在上面的示例中，有 3 个物种，每个物种有 50 个观测值。如果我们希望将这些信息与分数一起导出，那么这样的事情就可以了

    scrs <- data.frame(pc$x[, 1:3], Species = iris$Species,
                   Colour = rep(c("red","green","black"), each = 50))
write.csv(scrs, "my_pc_scores2.csv")

    scrs看起来像这样：

    > head(scrs)
        PC1        PC2         PC3 Species Colour
1 -2.257141 -0.4784238  0.12727962  setosa    red
2 -2.074013  0.6718827  0.23382552  setosa    red
3 -2.356335  0.3407664 -0.04405390  setosa    red
4 -2.291707  0.5953999 -0.09098530  setosa    red
5 -2.381863 -0.6446757 -0.01568565  setosa    red
6 -2.068701 -1.4842053 -0.02687825  setosa    red

    更新错过了关于 RGB 的要点。请参阅?rgb在 R 中指定此内容的方法，但如果您想要的只是 RGB 字符串，则将上面的内容更改为使用类似

                       Colour = rep(c("#FF0000","#00FF00","#000000"), each = 50)

    相反，您可以在其中指定所需的 RGB 字符串。

  2. princomp()和之间的本质区别prcomp()是用于计算 PCA 的算法。princomp()使用协方差或相关矩阵的特征分解，同时prcomp()使用原始数据矩阵的奇异值分解 (SVD)。princomp()仅处理数据中至少有相同数量的样本（行）和变量（列）的数据集。可以处理列多于行prcomp()的那种类型的数据和数据集。此外，也许更重要的是，取决于您想到的用途，SVD 优于特征分解，因为它具有更好的数值精度。

  3. 我已经用和标记了 Q，希望这些专家可以提供帮助。如果您没有收到任何回复，请从您的 Q 中删除第 3 点，并专门针对使用画布显示 PC 的主题开始一个新的，请参考这一点以获取详细信息。

于 2012-06-02T07:51:38.920 回答
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您可以通过执行来了解任何 R 对象str(object_name)。在这种情况下：

m <- matrix(rnorm(50), nrow = 10)
res <- prcomp(m)
str(m)

prcomp如果你通过doing查看帮助页面?prcomp，你会发现scores在res$x里面，loadings在里面res$rotation。这些已由 PC 标记。没有颜色，除非您决定在绘图过程中分配一些颜色。请参阅相应的帮助页面以比较princomp这prcomp两个功能之间的比较。基本上，它们之间的区别与幕后使用的方法有关。你最后一个问题我帮不了你。

于 2012-06-02T00:41:21.080 回答
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您声明您在 2D 矩阵上执行 PCA。如果这是您的数据矩阵，则无法获得 3D PCA。当然，您的二维矩阵可能是数据的协方差矩阵，在这种情况下，您需要使用princomp（不是prcomp！）并明确传递协方差矩阵m，如下所示：

princomp(covmat = m)

传递协方差矩阵，如：

princomp(m)

不会产生正确的结果。

于 2012-06-03T16:08:01.943 回答