This document explains PCA, clustering, LFDA and MDS related plotting using {ggplot2} and {ggfortify}. Plotting PCA (Principal Component Analysis) {ggfortify} let {ggplot2} know how to interpret PCA objects. After loading {ggfortify}, you can use ggplot2::autoplot function for stats::prcomp and stats::princomp objects. library(ggfortify) df <- iris[1:4] pca_res <- prcomp(df, scale. = TRUE) autoplo
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ここではデータとして2022年度全国学力・学習状況調査の結果を使う： df = read.csv("http://okumuralab.org/~okumura/python/data/atest2022.csv") 頭の部分だけ表示してみる： head(df) 小国 小算 小理 中国 中数 中理 1 64.44456 61.07105 62.87208 68.59639 48.93763 48.96912 2 67.81161 63.19436 65.83762 69.13618 51.55864 48.98470 3 66.98455 61.59387 63.19816 69.80850 48.52725 47.56724 4 63.68711 60.15438 61.49521 69.14642 48.57422 49.72042 5 70.78273 66.45425 70.614
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