如何用FactoMineR创建一个双情节？

Question

这个问题很简单。我想双写PCA(mydata)的结果，这是我用FactoMineR做的。看来，我只能用内置的绘图装置显示变量或个人：

 plot.PCA(pca1, choix="ind/var").

我知道使用princomp()的结果可以很容易地做到这一点，但我非常喜欢FactoMineR处理NA的方式，而且在许多方面对我来说似乎更容易。

有办法吗？我在某种程度上看到了它是用ggplot2完成的，但同样只使用princomp()的结果，而且我不知道如何修改代码，以便它能够与PCA()一起工作。

我还看到了用ggplot2 (看下面)分别处理个人和变量绘图的解决方案，但是如何将它们结合起来呢？

也许解决方案是在第一个链接中，但我没有真正理解它:/。

我希望我说清楚了！

问候

卢卡斯

Answer 1

嗨，您可以将第一个链接的代码用于FactoMineR中的PCA对象，如下所示：

PCbiplot2 <- function(res.pca, x="Dim.1", y="Dim.2") {
  if(!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
  # res.pca being a PCA object
  data <- data.frame(obsnames=row.names(res.pca$ind$coord), res.pca$ind$coord)
  plot <- ggplot(data, aes_string(x=x, y=y)) + geom_text(alpha=.4, size=3,     aes(label=obsnames))
  plot <- plot + geom_hline(aes(0), size=.2) + geom_vline(aes(0), size=.2)
  datapc <- data.frame(varnames=rownames(res.pca$var$coord), res.pca$var$coord)
  mult <- min(
    (max(data[,y]) - min(data[,y])/(max(datapc[,y])-min(datapc[,y]))),
    (max(data[,x]) - min(data[,x])/(max(datapc[,x])-min(datapc[,x])))
  )
  datapc <- transform(datapc,
                      v1 = .7 * mult * (get(x)),
                      v2 = .7 * mult * (get(y))
  )
  plot <- plot + coord_equal() + geom_text(data=datapc, aes(x=v1, y=v2,     label=varnames), size = 5, vjust=1, color="red")
  plot <- plot + geom_segment(data=datapc, aes(x=0, y=0, xend=v1, yend=v2),     arrow=arrow(length=unit(0.2,"cm")), alpha=0.75, color="red")
  plot
}

library(FactoMineR)
fit2 <- PCA(USArrests, graph=F)
PCbiplot2(fit2)

告诉我它是否有效！

编辑:添加像jlhoward建议的库

Answer 2

您也可以使用ggord来实现它，如果您为其他排序对象添加了额外的S3方法，那么代码很容易适应它们：

install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("fawda123/ggord")
library(ggord)
library(FactoMineR)
ord <- PCA(iris[, 1:4], graph = FALSE)
ggord(ord, iris$Species)

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​

(不同类型的缩放是可能的，例如行主体(表单双图)、列主体(协方差双图)、对称双图等，这些都是goord目前不支持的。尽管编辑ggord.PCA S3方法或goord.default方法来支持这一点很容易。)