问题标签 [factoextra]

我想将轴更改为其他变量。我怎样才能做到这一点？是否可以收集该图的来源，所以也许我可以尝试用轴上的变量编写一个全新的图？

谢谢你。

我在 R 中使用这个 factoextra 包进行通讯分析。

当我打印出结果图时，我找不到隐藏 x 和 y 零线的选项。
我知道主题设置是基于ggplot2的。谁能帮我弄清楚如何隐藏这两行？
请在下面找到代码。

其他参考链接请看这里：ggplot2 主题

任何建议都有帮助！非常感谢

Factoextra 是一个很好的可视化 PCA 结果的软件包。而我想知道的是 PCA 贡献图中参考线的值。在这种情况下，它约为 10%。有没有一般原则这个值是多少？

一个例子 ：

为了从我的 PCA（使用 FactomineR）的结果中显示特定功能，我试图使用 factoextra 包来操纵个人图和双图。

我想在我的个人周围画椭圆，但它们属于 10 个不同的组，结果不易阅读，所以我想选择更具代表性的组来绘制椭圆，同时保持所有个人都表示在图表上（如点+ 名称）。

到目前为止，我还没有成功地让两者（有椭圆的人+没有人的人）都尝试这种事情

带有active.ind所选行（个人）的向量。

我尝试在ggplot2中添加像geom这样的椭圆，就像这样

但它返回错误Error: Don't know how to add o to a plot

我还想知道是否有任何方法可以将个人和椭圆的颜色分开，使颜色与一个组匹配，而椭圆与另一个匹配（会有一个彩色圆形椭圆分组不同颜色的点）：habillage并且addEllipses似乎总是一起工作，但是有没有其他方法可以添加 scale_color 或类似的东西并使其占上风habillage？

我能想到的更简单的事情是将椭圆添加为一个独立的对象，尽管我不知道如何做到这一点。

任何想法都会非常受欢迎。谢谢 ！

我想更改集群的颜色但保持形状。 habillage=iris$Species改变颜色和形状，什么可以只改变颜色？

我fviz_pca_ind用来制作 PCA 图如下所示。

我想删除质心，但保持我得到的不同颜色和椭圆habillage=iris$Species。

col.ind需要一个元素数量等于行数的向量。

我想为点添加边框，这将允许我使用白色。

即使传递的颜色数量等于行数，我也尝试使用fill哪个不起作用。也col.ind无济于事

我是 R 的菜鸟，我正在尝试对一些数据样本进行聚类。我试过PCA，

我可以使用新坐标获取完整的元素列表

这很棒，非常适合使用带有 PCA 的第 2 个轴的信息，我在一个轴上有 80% 的可变性，在第二个轴上有超过 10% 的可变性。考虑到我有 30 个变量，我对结果感到非常自豪......最后 PCA 暗示说二维就足够了。

仍在处理这些数据，我尝试了 DBSCAN 聚类方法fpc::dbscan：

在执行 dbscan 并使用 fviz_cluster 绘制集群后，二维显示显示：轴 1 上为 92.8%，轴 2 上为 6.7%！！！！（超过 99% 的总方差用 2 轴解释！

简而言之，DBSCAN 以一种看起来比 PCA 更好的方式转换了我的 30 个变量数据。DBSCAN 的整体聚类对我的数据来说是垃圾，但已经使用的转换绝对出色。

我的问题是我想访问这些新坐标......但目前没有办法......我能看到的唯一可访问变量是： db$cluster, db$eps, db$Minpts, db$isseed

但我怀疑某些数据是可以访问的，否则 fviz_cluster 可以呈现数据。

任何想法 ？

我想使用具有 322 个变量和菊花的 59 个可观察量的序数数据 (1,2,3,4)，最终导致聚类分析。我在 excel 输入文件 (csv) 上使用下面的脚本。daisy 后，出现以下错误信息：

grb 数据在第一列中包含行名，在第一行中包含列标题。daisy 似乎认为它必须使用第一列：我怎样才能告诉它不这样做？输入数据看起来没问题。

其次，daisy 认为数据是二进制文件，但它们是序数，1-4。如何纠正这个？任何帮助是极大的赞赏。

脚本：

我正在尝试从使用 package.json 函数生成的 ggplot 中获取矩阵（有序相异矩阵fviz_dist）factoextra。

根据我的原始数据，我使用 dis.cor 生成了一个距离相关矩阵（我需要使用 spearman 相关系数），如下所示：

但是这个矩阵没有排序，所以你无法可视化集群。

然后，使用函数 fviz_dist 我可以生成距离相关矩阵（有序）的 ggplot：

但我不需要图像，我需要数据框或矩阵格式的有序矩阵，因此我可以使用 write.csv 将其导出并在 excel 中打开以使用它。

谢谢！