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我最近在R中使用prcomp()函数运行PCA,现在我需要(客观地)决定来自我的两个不同组的哪些样本是异常值,并且应该从进一步分析中删除.

我之前已经看过PCA图,其中置信度/方差椭圆(不确定术语)放在样本周围,留在被认为是异常值的那些之外(例如,让我们说距离群集质心超过3个标准偏差).如何在R中实现这样的效果？

注意:我看了一下"car"包,但目前还不清楚data.ellipse如何用于PC1与PC2投影图.任何帮助/相关资源表示赞赏!

谢谢!

编辑:我正在使用的R对象以及我想用于异常值标记的其中一个图:

countsTable <- read.table('sample.txt', header=T)
transpose.counts.table <- t(countsTable)
input.for.pca <- transpose.counts.table[, colSums(abs(transpose.counts.table)) != 0]
my.prc <- prcomp(input.for.pca, center=T, scale=T)

pdf("PCA_Results_PC1_PC2_prcomp_counts.pdf")
plot(my.prc$x[,1], my.prc$x[,2], type='p', cex=0.0, pch=20, main="PCA: Samples' projection on PC1 and PC2 (raw counts)", xlab="PC1", ylab="PC2")
text(my.prc$x[,1], my.prc$x[,2], labels=rownames(my.prc$x), cex=1.2)
dev.off()

更新了input.for.pca对象,其中包含分类"类型"列:

> dput(input.for.pca)
structure(list(A1BG = c(190L, 125L, 95L, 115L, 483L, 94L, 87L, 
211L, 153L, 135L, 116L, 110L, 75L, 159L, 148L, 159L, 177L, 103L, 
103L, 88L, 112L, 87L, 272L, 100L, 313L, 169L, 130L, 164L, …

我知道如何使用PCA结果绘制圆圈,但未能绘制x.lab和y.lab基于绘图结果s.class.

如何制作我在这里发布的情节？ 我想问一下这个问题.

1. 如何根据另一个整数变量使点更大或更小？

2. 可以ggplot2绘制相同的圆圈s.class吗？之前的答案没有显示如何绘制圆圈.

我正在运行一个R脚本,使用生成PCA分析图FactorMineR.

我想输出生成的PCA图的坐标,但是我找不到正确的坐标.我找到了results1$ind$coord,results1$var$coord但看起来都不像默认情节.

我找到了 http://www.statistik.tuwien.ac.at/public/filz/students/seminar/ws1011/hoffmann_ausarbeitung.pdf 和 http://factominer.free.fr/classical-methods/principal-components-analysis. html 但不描述PCA创建的变量的内容

library(FactoMineR)
data1 <- read.table(file=args[1], sep='\t', header=T, row.names=1)
result1 <- PCA(data1,ncp = 4, graph=TRUE) # graphs generated automatically
plot(result1)