前面用了三期内容给大家讲解factoextra这个R包来绘制发表级的PCA图。
☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）
☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）
☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（三）
在第三期内容里面，我们试图在同一张图里面既按照样本类型来对样本进行着色，又根据特征的贡献度来对特征进行着色，但是最后以失败告终。为什么会有这个想法呢？因为在下面这篇SCI文章里面，作者也是用的这个factoextra包，画出了一张发表级的PCA图。
小编偷偷的去查了一下这篇文章的影响因子，有7.5分呢！
看看作者在方法部分的描述，用的就是factoextra这个包。
然后我们来看看文章中的这张发表级图长得什么样子，这就更加坚定了小编的决心，一定要复现这张图。
经过小编的不断尝试和深入研究，最后终于用iris这套数据集画出了跟文章中类似的图
复现这张图的代码+前三期的完整代码下载。小编已经写了完整详尽的注释，方便大家学习。 如果大家想复现其他SCI文章中的图片，可以联系小编 ☞科研绘图☜
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