Jackson, Você quer classificar por uma variável quantitativa? Se for isso, segue um script abaixo. mat5 <- matrix(rnorm(2000), ,4) # minha matriz mat5 ages<-seq(1, 50000, by = 100) #idades ages library(plotrix) agecol <- color.scale(ages, extremes=c("purple","red")) # encaixando a escala de cor nas idades library("vegan") pca<-princomp(mat5) # calculando componentes principais biplot(pca, cex=1, col = agecol) # plotando componentes princiapais. plot(pca$scores[, 1L:2L], col = agecol) pca_data <- data.frame(PC1 = pca$scores[, 1], PC2 = pca$scores[, 2], ages = ages) library(ggplot2) ggplot(pca_data) + aes(x = PC1, y = PC2, colour = ages) + geom_point() + theme(legend.position="none") Att., Alisson 2016-05-24 18:21 GMT-03:00 Cesar Rabak [via R-br] < ml-node+s2285057n4666229h35@n4.nabble.com>:
Jackson,
Eu tenho bastante experiência com ACP no R, tanto usando as funções do pacote base, como o do FactoMiner e ADE, mas não do vegan, e portanto minha observação pode ser incorreta:
Você parece estar misturando duas soluções de produção de gráficos do R, o vegan usa o lattice e você quer que ele use um objeto que define cores do plotrix.
Examinando seu CMR eu consegui fazer algo que *creio* seja o que você deseja desta forma:
plot(test.pca,display="sites", cex=1, type="none",scaling=-3) points(test.pca,display="sites", cex=1, scaling=-3, col=agecol)
Não consigo interpretar o resultado para ver se as cores fazem sentido 🤔. . .
HTH -- Cesar Rabak
2016-05-24 11:42 GMT-03:00 Jackson Rodrigues <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4666229&i=0>>:
Oi pessoal,
Eu preciso fazer um PCA que varie as cores em função dos anos. O mais antigo em vermelho e a medida que chega as datas mais recentes vai ficando roxo (uma escala de cor).
eu tenho esse exemplo hipotético.
mat5 <- matrix(rnorm(2000), ,4) # minha matriz mat5 ages<-seq(1, 50000, by = 100) #idades ages
library(plotrix) agecol<-color.scale(ages,extremes=c("purple","red")) # encaixando a escala de cor nas idades
rownames(mat5) <- c(seq ) # fazendo as idades os nomes da linhas da matriz
library("vegan") test.pca<-rda(mat5) # calculando componentes principais plot(test.pca,display="sites", cex=1, type="p",scaling=-3) # plotando componentes princiapais.
O problema é: Como fazer os pontos do gráfico ficarem coloridos como estabelecido em " agecol<-color.scale(ages,extremes=c("purple","red")) "
Agradeço desde já a ajuda
Abraços Jackson
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-- Alisson Lucrecio da Costa