blocks|key|4956482|text|您可以从label.repel=TRUE包中使用ggfortify。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4956483|使用mtcars数据集的示例：|4956484|重叠标签：|BOLD|4956485|autoplot(prcomp(mtcars),
++++++++++++++++++label=T)|code-block|syntax|javascript|4956486|​|4956487|📷|atomic|4956488|4956489|排斥标签：|4956490|autoplot(prcomp(mtcars),
+++++++++label=T,label.repel=T)|4956491|4956492|4956493|4956494|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/a744000fb6534605bb4df2dddfc3cb74.png|imageAlt|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/dccb204b7cc86595f271202e95a592ae.png^0|4|G|O|9|0|2|6|0|0|5|0|0|0|0|1|0|0|0|0|5|0|0|0|0|1|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1D|8|@$9|1E|A|1F|B|C]|$9|1G|A|1H|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1I|8|@$9|1J|A|1K|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1L|8|@$9|1M|A|1N|B|J]]|D|@]|E|$]]|$1|K|3|L|5|M|7|1O|8|@]|D|@]|E|$N|O]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1P|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|R|3|S|5|T|7|1Q|8|@]|D|@$9|1R|A|1S|1|1T]]|E|$]]|$1|U|3|Q|5|6|7|1U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|V|3|W|5|6|7|1V|8|@$9|1W|A|1X|B|J]]|D|@]|E|$]]|$1|X|3|Y|5|M|7|1Y|8|@]|D|@]|E|$N|O]]|$1|Z|3|Q|5|6|7|1Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|10|3|S|5|T|7|20|8|@]|D|@$9|21|A|22|1|23]]|E|$]]|$1|11|3|Q|5|6|7|24|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|12|3|-4|5|6|7|25|8|@]|D|@]|E|$]]]|13|$14|$5|15|16|17|E|$18|19|1A|-4]]|1B|$5|15|16|17|E|$18|1C|1A|-4]]]]

You can use <code>label.repel=TRUE</code> from the <code>ggfortify</code> package.

An example using the <code>mtcars</code> dataset:

Overlapping labels:

<pre><code>autoplot(prcomp(mtcars),
 label=T)
</code></pre>

<a href="https://i.stack.imgur.com/wNzw9.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/wNzw9.png" alt="enter image description here"></a>

Repelled labels:

<pre><code>autoplot(prcomp(mtcars),
 label=T,label.repel=T)
</code></pre>

<a href="https://i.stack.imgur.com/8f8FN.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/8f8FN.png" alt="enter image description here"></a>

I've done a PCA with R using the function princomp and the ggfortify package. I cannot determine the all the observations at the 4th component (where there is an X25 and 2-4 other observations). Is there a way for me to do this more smoothly where I can distinguish them? I don't care what package to use, I'd just like to see what the observations are much better.

<a href="https://i.stack.imgur.com/oRLXA.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/oRLXA.jpg" alt="enter image description here"></a>

How to determine the observations when they are mashed for a PCA plot

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诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我使用princomp函数和ggfortify包对R做了PCA。我无法确定第四个部分的所有观测结果(其中有一个X25和2-4个其他观测)。有什么办法能让我更顺利地把他们区分开来吗？我不在乎使用什么软件包，我只想看看观察结果要好得多。​​

问如何确定PCA图中的观测值
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