[生信分析-11]3行代码搞定PCA聚类分析

# 下载相关R包

> install.packages("devtools")

> library(devtools)

# 上面是下面的依赖包，只有运行了上述代码，才有以下

> install_github("vqv/ggbiplot")

> library(ggbiplot)

# 设置工作路径到数据存放的文件夹下

> setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\教程文件夹")

# 读数据，数据需要提前整理，大家修改文件名

> df = read.csv("pca.csv", header= T,row.names=1)

# 样本分组，需要大家修改

> group=c(rep("OH",9),rep("OL",9))

# 正式分析代码

> result <- prcomp(df, scale = TRUE)

# 完成PCA分析

# 画落石图

> ggscreeplot(result)

# 作PCA图

> ggbiplot(result, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups =group, ellipse = TRUE,         circle = TRUE, var.axes = F)

# 美化

> ggbiplot(result, obs.scale = 1, var.scale = 1, groups =group, ellipse = TRUE,         circle = TRUE, var.axes = F) + scale_color_brewer(palette = "Set1")  + theme(legend.direction = 'horizontal', legend.position = 'top')