私はRに非常に慣れておらず、ggbiplotを使用してデータのPCA図をプロットしようとしています. 私の質問が意味をなさない場合は、ご容赦ください。基本的に、私はここで見つけたチュートリアルに従っていましたが、独自のデータセットを使用していました.
以下のコードを使用して図をプロットするまでは、すべて問題ありませんでした。
g <- ggbiplot(ir.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1,
groups = ir.ppm, ellipse = TRUE,
circle = TRUE)
次に、次のようなエラーが発生しました: Names(ell)[1:2] のエラー <- c("xvar", "yvar") : 'names' 属性 [2] はベクトル [0] と同じ長さでなければなりません
その後、コードを編集し、groups =のデフォルト設定を使用しました。思い出すと、これは = NULL である必要があります。
g <- ggbiplot(ir.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1,
groups = ir.ppm, ellipse = TRUE,
circle = TRUE) `
編集したコードを使用して、PCA の図をプロットすることはできましたが、観測を希望どおりに異なるグループに分類することはできません。エラーの意味はまだわかりませんが: Error in names(ell)[1:2] <- c("xvar", "yvar") : 'names' attribute [2] must be the same length as theベクトル [0] 、私はそれが私の要因ir.ppmと関係があるのではないかと疑っています。
エラーが発生する前に使用したすべてのコードを次に示します。
ppm3 = read.csv("normalize_GasPhase_heatmap_no_ID_transpose.csv", header = TRUE, row.names = 1)
ppm3_1 <- ppm3[,1:30]
ir.ppm <- ppm3[,31]
ir.pca <- prcomp(ppm3_1, center = TRUE, scale. = TRUE)
library(ggbiplot)
g <- ggbiplot(ir.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups = ir.ppm, ellipse = TRUE, circle = TRUE)
合計で、生データ ppm3 には 6 つの観測値と 31 の変数があります。
stackoverflow で ggbiplot を使用して PCA 図をプロットすることに関連するいくつかの質問を閲覧してきましたが、私と同じ問題に遭遇した人はあまりいないようです。誰かが私に助けを提供してくれれば、本当に感謝しています。ありがとうございました。