PCA 图

PCA 得分图展示已计算的主成分坐标,以颜色区分样本组,帮助查看样本在降维空间中的分布。

PCA 图编辑器:数据录入与图表预览

数据录入

标签与配色

PNG / SVG 导出

让数据,清晰可见

样本 · PC1 · PC2 · 分组

PCA 图绘图效果

使用步骤

  1. 1

    准备与核对数据

    先查看下面的演示数据与字段说明,确认手中数据符合“降维聚类”的输入要求。图例数据用于演示,正式制图时替换成自己的记录。

  2. 2

    录入并检查预览

    按当前字段录入,或先从 Excel 等表格整理并另存为 CSV/TXT,再通过“导入数据”检查预览。

  3. 3

    设置图型与图注

    填写有含义的标题、单位和分组名,再调整主题、字号、图例与标签;有来源或方法说明时可添加图注并调整位置。

  4. 4

    导出并保存编辑稿

    选择 PNG 或 SVG,放进实际论文或 PPT 版面核对文字与比例;另存可编辑文件,以便更新数据或重新排版。

详细介绍

PCA 图是什么,适合表达什么

PCA 得分图展示已计算的主成分坐标,以颜色区分样本组,帮助查看样本在降维空间中的分布。它呈现外部分析结果,不从两个数值列重新完成 PCA。

常见名称包括PCA、PCA图、主成分图、主成分得分图。选图时可以按这些名称搜索,进入后仍需核对本页的数据含义与输入格式。

如何读图与比较结果

先读主成分及已知的解释方差比例,再比较样本位置。二维接近不代表原空间完全相同,分组分离也不自动等于显著差异;变量贡献需结合载荷或双标图。

数据准备与绘图口径

按本页字段准备样本、PC1、PC2、分组。至少需要 4 行有效数据。同一指标应使用一致单位,缺失值与真实零值需要区分。

输入已计算的PC1/PC2得分,颜色表示样本组别;解释方差比例已知时写进轴名(如PC1 38%),未知时不编造。当前不从二维点反推PCA模型或置信椭圆。

样本 + PC1/PC2 坐标 + 分组(同组同色)

适用场景

  • 组学样本探索
  • 多变量降维结果报告

数据格式

按下列字段准备数据,至少 4 行有效记录。示例仅用于说明格式。

PCA 图演示数据(前 6 行)
样本PC1PC2分组
S1-2.11.2处理组
S2-1.70.8处理组
S3-2.41.6处理组
S41.9-1.1对照组
S52.3-0.7对照组
S61.5-1.4对照组
数据要求与统计口径

输入已计算的PC1/PC2得分,颜色表示样本组别;解释方差比例已知时写进轴名(如PC1 38%),未知时不编造。当前不从二维点反推PCA模型或置信椭圆。

样本 + PC1/PC2 坐标 + 分组(同组同色)

样本
文本 / 类别 · 按格式填写
PC1
数值 · 按格式填写
PC2
数值 · 按格式填写
分组
文本 / 类别 · 按格式填写

图例是固定演示数据,正式使用时请替换为自己的数据。

方法与图例参考 ↗

交稿前核对清单

  • 输入字段与“PCA 图”一致,原始观测和分析结果没有混用。
  • 轴名、单位、分组和样本标识能让读者理解每个数值。
  • 先读主成分及已知的解释方差比例,再比较样本位置。
  • 图例与颜色对应正确,缩到实际版面后文字仍清楚、标签无遮挡。
  • 图注说明必要的方法与数据来源,区间或误差采用真实口径。
  • 导出图与编辑稿已保存,演示记录已替换为正式数据。

常见问题

PCA 图需要准备哪些数据?

按字段准备样本、PC1、PC2、分组,至少需要4行有效数据。样本 + PC1/PC2 坐标 + 分组(同组同色)

PCA 图适合表达什么?

PCA 得分图展示已计算的主成分坐标,以颜色区分样本组,帮助查看样本在降维空间中的分布。它呈现外部分析结果,不从两个数值列重新完成 PCA。

上传两个数值列就能完成PCA分析吗?

不能。本图展示已计算的PC1/PC2得分,不从二维点反推PCA模型。解释方差比例已知时可写入轴名;需要同时展示载荷时,可查看PCA双标图的数据要求。

如何调整图表的显示样式?

可在编辑器中调整主题配色、字号、图例和标签。涉及数据本身的比例、单位或统计量时,应先确认输入含义,避免只为视觉效果改变分析口径。

Excel中的数据如何导入?

先按本页字段整理表格,另存为CSV或TXT,再通过编辑器“导入数据”上传。在导入预览中检查表头、数值与分组;数值字段不要混入单位或百分号。

能修改标签、图例和配色吗?

可以通过模块的样式设置调整主题、字号、图例和标签,具体选项随图型变化。正式导出前检查标签是否遮挡、分组颜色能否区分,以及坐标轴是否写明单位。

PCA 图如何导出到论文或PPT?

使用编辑器的导出入口选择PNG或SVG。PNG适合直接插入论文和演示稿,SVG可保留矢量线条;导出后在实际版面中检查字号、比例与清晰度。

可以保存图表,下次继续编辑吗?

可以保存可编辑文件,之后在学术图表工具中导入,继续调整数据和设置。需要通过使用记录找回时,应确认记录已经成功保存;关闭页面前另存文件更便于迁移。

演示数据可以直接作为研究结果吗?

不能。图例是用于说明数据格式和绘图效果的固定演示样例,正式使用时必须替换为自己的数据,并按实际分析方法和研究设计解释。

开始使用 PCA 图

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