说在前面

前两天Immugent在看文献时有被一个图吸引到(如下)，认真读了一下内容和图例发现展示的内容很简单：就是PCA对单细胞数据进行降维。

于是，小编翻了一下之前自己做的PCA图(如下)，果然没有对比就没有伤害。

后来一想，那是一年前自己刚学生信时做的，现在学习一年多了肯定可以做出和差不多的图了。然后就开始找相关资料，现在将代码分享给大家，希望小伙伴都能做出类似这样美美的PCA图。

进化版的PCA图

之前做的图着实拿不出手，首先来搞一个进化版的PCA图。

rm(list=ls())

library("magrittr") 
head(iris, 3)


library("factoextra")
my_data <- iris[, -5] # 删除分组信息
res.pca <- prcomp(my_data, scale = TRUE)
fviz_pca_biplot(res.pca, col.ind = iris$Species,
                palette = "jco", geom = "point")

嗯。。。好看多了，但远远不够。

立体感PCA图

文章中的那个图是用的三维坐标系，这样就会有一种立体的感觉，那么我们也来尝试一下吧。

library(scatterplot3d)
scatterplot3d(
  iris[,1:3], pch = 19, color = "steelblue",
  grid = TRUE, box = FALSE,
  mar = c(3, 3, 0.5, 3)        
)

原来这样的图也是可以通过一个R包来实现的，在实际应用中只需要把PCA值赋值给三个坐标系，然后再进行作图就有文章中的那种感觉啦。。