用R中的聚类为PCA图着色

我有一些看起来像这样的生物数据，有两种不同类型的簇（A和B）：

我清理数据：

CAGE<-read.table("CAGE_expression_matrix.txt", header=T)
CAGE_data <- as.data.frame(CAGE)

#Remove clusters with 0 expression for all 6 samples
CAGE_filter <- CAGE[rowSums(abs(CAGE[,2:7]))>0,]

#Filter whole file to keep only clusters with at least 5 TPM in at least 3 files
CAGE_filter_more <- CAGE_filter[apply(CAGE_filter[,2:7] >= 5,1,sum) >= 3,]
CAGE_data <- as.data.frame(CAGE_filter_more)

错误如下所示：

  > qplot(PCA.CAGE$x[,1:3],PCA.CAGE$x[4:6,], xlab="Data 1", ylab="Data 2")

  Error: Aesthetics must either be length one, or the same length as the dataProblems:PCA.CAGE$x[4:6, ]

  > qplot(PC1, PC2, colour = CAGE_data, geom=c("point"), label=CAGE_data,    data=as.data.frame(PCA.CAGE$x))

  Don't know how to automatically pick scale for object of type data.frame.   Defaulting to continuous
  Don't know how to automatically pick scale for object of type data.frame. Defaulting to continuous
  Error: Aesthetics must either be length one, or the same length as the dataProblems:CAGE_data, CAGE_data

 > ggplot(data=PCA.CAGE, aes(x=PCA1, y=PCA2, colour=CAGE_filter_more,      label=CAGE_filter_more)) + geom_point() + geom_text()

 Error: ggplot2 doesn't know how to deal with data of class 

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你的问题（至少对我来说）没有意义。您似乎有两组3个变量（A组和B组）。当你对这6个变量运行PCA时，你会得到6个主成分，每个主成分都是所有6个变量的（不同的）线性组合。聚类基于案例（行）。如果您想基于前两台PC（一种常见的方法）对数据进行集群，那么您需要明确地做到这一点。下面是一个使用内置

iris

数据集的示例

pca   <- prcomp(iris[,1:4], scale.=TRUE)
clust <- kmeans(pca$x[,1:2], centers=3)$cluster
library(ggbiplot)
ggbiplot(pca, groups=factor(clust)) + xlim(-3,3)

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pca您遇到了什么错误？请在上面编辑以向您展示！我从未使用过qplot，但很明显，您从上一个函数中得到的错误是PCA.CAGE不是data.frame我在开始时将其设置为数据帧。。。对于在R中绘制PCA图，您还有其他建议吗？您没有在任何时候将PCA.CAGE设置为data.frame您是如何得到PCA$x矩阵的？我不明白
prcomp（…）
返回一个“prcomp”对象，它是一个命名列表。其中一个元素，
x
，是包含主要成分的矩阵。键入
str（pca）
。谢谢，我使用：'pca.cage绘制了一个绘图。此代码不应运行：ggplot中的“文本”几何图形绘制标签而不是点，因此您必须指定标签的使用内容。我建议你读一本关于ggplot的教程。
qplot(PC1, PC2, colour = CAGE_data, geom=c("point"), label=CAGE_data, data=as.data.frame(PCA.CAGE$x))

ggplot(data=PCA.CAGE, aes(x=PCA1, y=PCA2, colour=CAGE_filter_more, label=CAGE_filter_more)) + geom_point() + geom_text()

qplot(PCA.CAGE[1:3], PCA.CAGE[4:6], label=colnames(PC1, PC2, PC3), geom=c("point", "text"))

  > qplot(PCA.CAGE$x[,1:3],PCA.CAGE$x[4:6,], xlab="Data 1", ylab="Data 2")

  Error: Aesthetics must either be length one, or the same length as the dataProblems:PCA.CAGE$x[4:6, ]

  > qplot(PC1, PC2, colour = CAGE_data, geom=c("point"), label=CAGE_data,    data=as.data.frame(PCA.CAGE$x))

  Don't know how to automatically pick scale for object of type data.frame.   Defaulting to continuous
  Don't know how to automatically pick scale for object of type data.frame. Defaulting to continuous
  Error: Aesthetics must either be length one, or the same length as the dataProblems:CAGE_data, CAGE_data

 > ggplot(data=PCA.CAGE, aes(x=PCA1, y=PCA2, colour=CAGE_filter_more,      label=CAGE_filter_more)) + geom_point() + geom_text()

 Error: ggplot2 doesn't know how to deal with data of class 

pca   <- prcomp(iris[,1:4], scale.=TRUE)
clust <- kmeans(pca$x[,1:2], centers=3)$cluster
library(ggbiplot)
ggbiplot(pca, groups=factor(clust)) + xlim(-3,3)