plot.acp {amap} | R Documentation |
Graphics for Principal component Analysis / Graphiques pour l'analyse en composantes principales, "comme Carlier"
plot.acp(x,i=1,j=2,text=TRUE,label='Composante ',col='darkblue', main='ACP des individus',...) biplot.acp(x,i=1,j=2,label='Composante ',col='darkblue',length=0.1, main='ACP des variables',...) plot2.acp(x,pourcent=FALSE,eigen=TRUE,label='Comp.',col='lightgrey', main='Eboulis des valeurs propres',ylab='Valeurs propres')
x |
Result of acp / princomp |
i |
X axis |
j |
Y axis |
text |
a logical value indicating whether we use text or points for plot |
pourcent |
a logical value indicating whether we use pourcentage of values |
eigen |
a logical value indicating whether we use eigen values or standard deviation |
label |
label for X and Y axis |
col |
Color of plot |
main |
Title of graphic |
ylab |
Y label |
length |
length of arrows |
... |
cex, pch, and other options; see points. |
Graphics:
plot.acp
PCA for lines / ACP des individus
plot.acp
PCA for columns / ACP des variables
plot2.acp
Eigen values diagram / Eboulis des valeurs propres
Antoine Lucas, http://antoinelucas.free.fr/amap
data(lubisch) lubisch <- lubisch[,-c(1,8)] p <- acp(lubisch) plot(p)