R、主成分分析（PCA）、ggplot2

时间：2024-04-08 14:03:23

R、主成分分析（PCA）、ggplot2

 在生态环境领域中，作为非约束排序的方法之一，主成分分析（PCA）是我们常用的分析方法。本文以R语言vegan包rda函数演示主坐标排序及基于ggplot2绘图。

a=read.csv("D:/wykt/sp.csv",header = T,row.names = 1)
library(vegan)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
dd=rda(log10(a))###此处对物种数据取对数作转化，可根据自己数据选择合适的转化方法
oo=summary(dd)
site=as.data.frame(oo$sites)###提取样方坐标
spp=as.data.frame(oo$species)###提取物种坐标
grp=as.data.frame(c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)))###根据样方类型分组
colnames(grp)="group"
###以下开始作图
ggplot()+
  geom_point(data=site,aes(x=PC1,y=PC2,shape=grp$group,fill=grp$group),size=4)+
  scale_shape_manual(values = c(21:24))+
    geom_segment(data=spp,aes(x=0,y=0,xend=PC1,yend=PC2),
               arrow = arrow(angle = 22.5,length = unit(0.35,"cm"),
                             type="closed"),linetype=1,size=1,color="red")+
  geom_text_repel(data=spp,aes(x=PC1,y=PC2),label=row.names(spp))+
  geom_hline(yintercept=0,linetype=3,size=1)+ 
  geom_vline(xintercept=0,linetype=3,size=1)+
  labs(x=paste("PC1(", format(100 *oo$cont[[1]][2,1], digits=4), "%)", sep=""),
       y=paste("PC2(", format(100 *oo$cont[[1]][2,2], digits=4), "%)", sep=""))+
  guides(shape=guide_legend(title = NULL),fill=guide_legend(title = NULL))+
  theme_bw()+theme(panel.grid = element_blank())

R、主成分分析（PCA）、ggplot2
 当样方坐标与物种坐标数值相差较大时，为了方便展示分析结果，我们可将样方或者物种的坐标数值扩大（或缩小），那么上面的代码就可达到这样的效果。当然，有比较方便的ggvegan包，但对于要求高的朋友来说，本文的代码将是更好的选择。对于其他排序分析，如主坐标分析、非度量多维尺度分析等分析，都可以用本文的思想来展现。对生态环境领域数据分析及绘图感兴趣的朋友，欢迎加QQ群335774366，以便交流、学习。
声明：以上代码及观点，仅供参考。

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