Rstudio中使用factoextra包PCA函数如何获取个体点坐标及对应ID

• 执行PCA前先单独备份ID列，不要直接在原数据集上删除ID，仅提取数值列作为PCA的输入：

# 加载依赖包
library(factoextra)
library(FactoMineR) # 如果你用FactoMineR的PCA函数才需要加载，用基础prcomp可省略

# 假设原始数据框为raw_df，ID列列名为sample_id
# 单独存储样本ID向量
sample_ids <- raw_df$sample_id
# 生成仅含数值变量的PCA输入矩阵，移除ID列
pca_input <- raw_df[, !colnames(raw_df) %in% "sample_id"]

# 运行PCA分析，二选一即可
# 方法1：用FactoMineR的PCA函数（factoextra原生适配）
pca_res <- PCA(pca_input, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
# 方法2：用基础包prcomp函数
pca_res <- prcomp(pca_input, scale. = TRUE)

• 调用factoextra内置的get_pca_ind()函数提取个体主坐标，再和预存的ID合并即可得到对应关系：

# 提取所有个体的全部主成分坐标
ind_all_coords <- get_pca_ind(pca_res)$coord
# 绑定ID与前两轴坐标，生成结果表
pca_id_result <- data.frame(
  sample_id = sample_ids,
  PC1 = ind_all_coords[, 1],
  PC2 = ind_all_coords[, 2]
)

上述方法对FactoMineR::PCA()和stats::prcomp()的输出结果都兼容，如果需要获取更多主坐标轴的坐标，只需要调整ind_all_coords的列索引即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicolas