R统计绘图-使用rgl或pca3D包绘制3DPCA图

虽然PCA和RDA分析及绘图都写过教程，但是对于结果的解释都没有写的很详细，刚好最近有人询问怎样使用FactoMineR factoextra包进行PCA分析。所以使用R统计绘图-环境因子相关性热图中的不同土壤环境因子数据进行PCA绘图和结果解读推文。

一、 PCA分析过程

1.1 数据准备

# 1.1.1 设置工作路径
setwd("D:\\EnvStat\\PCA\\3DPCA")
getwd()#获取工作路径# 1.1.2 调用R包
library(factoextra)
library(scales)
library(ggsci)
library(pca3d)
library(rgl)# 1.1.3 导入数据
data = read.csv("env.csv",header = TRUE,row.names=1,stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE)
##设置check.names=FALSE，读入数据是不会更改行名和列名中的特殊符号(-、空格等符号)
head(data)
dim(data) # 1-3列为分组信息

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