PCA双图中部分点尺寸更大的原因是什么？

使用factoextra包绘制鸢尾花数据集的PCA双图时，会发现部分样本点的尺寸明显更大，查帮助文档也没找到相关解释，示例代码如下：

# Load required library
library(factoextra)

# Perform PCA using prcomp
iris_pca <- prcomp(iris[, 1:4], scale. = TRUE)

# Create a biplot
fviz_pca_biplot(iris_pca, 
                habillage = iris$Species)

效果展示图中可见，不同物种的样本点里，部分点的尺寸显著大于其他点。

原因解释 #

这是fviz_pca_biplot函数的默认设计：它会根据样本在主成分上的得分，自动放大离群/极端样本点的尺寸——也就是那些在PCA空间里距离原点越远的点，尺寸越大。这么做是为了帮分析者快速识别出偏离整体分布的观测，这些样本可能是异常值，或是具有特殊特征的个体。

取消差异化点尺寸的方法 #

如果想要让所有样本点尺寸统一，只需在函数中添加pointsize参数，设置一个固定数值即可，示例代码如下：

# Load required library
library(factoextra)

# Perform PCA using prcomp
iris_pca <- prcomp(iris[, 1:4], scale. = TRUE)

# Create a biplot with uniform point size
fviz_pca_biplot(iris_pca, 
                habillage = iris$Species,
                pointsize = 2)  # 固定所有点的尺寸为2，可根据需求调整数值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joachim Schork