将描述性信息排除在订单之外，同时将其关联以进行情节解释

Question

全新是R的新鲜事物，很抱歉，如果问题的效果不佳或超级基础，但我并不是真正了解我可以自己找到的任何指南。

我正在尝试在我拥有的数据集上运行原理坐标分析（PCO）。该数据集包括非数字信息，例如分类单元和年龄以及数值数据。

我想运行数值数据的PCO，但请保留非数字数据，以便我可以通过结果图中的这些类别进行颜色代码/标签样本。

当前，我正在使用read.table()加载数据，将其放入使用dist()的矩阵中，使用pco()在矩阵上运行PCO（cmdscale()的同义词），然后用plot()。

Answer 1

如果您提供一些数据播放的数据，获得答案的机会更高。这是一些：

data(iris)
pca = prcomp(iris[,-5]) 

与GG图：将PCA坐标与类别列组合在一起

pca_ploting=data.frame(pca$x, Species = iris[,5])
library(ggplot2)
ggplot(data=pca_ploting)+
  geom_point(aes(x = PC1, y=PC2, color= Species))+
  stat_ellipse(aes(x = PC1, y=PC2, color= Species))
   # an approach I like is to scale the coords by the variance explained
      coord_fixed(ratio = pca$sdev[2]^2/pca$sdev[1]^2)
   # here it does not look so nice because PC1 explains over 90%, while PC2 only about 5%

与ggord：

library(ggord)
ggord(pca, axes = c("1", "2"), iris[,5], xlims = NULL,
      ylims = NULL, ext = 1.1, vec_ext = 2, size = 1)