R统计绘图-PCA分析绘图及结果解读(误差线，多边形，双Y轴图、球形检验、KMO和变量筛选等)

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、数据准备

# 1.1 设置工作路径
#knitr::opts_knit$set(root.dir="D:\\EnvStat\\PCA")# 使用Rmarkdown进行程序运行
Sys.setlocale('LC_ALL','C') # Rmarkdown全局设置
options(stringsAsFactors=F)# R中环境变量设置，防止字符型变量转换为因子
setwd("D:\\EnvStat\\PCA")# 1.2 读入环境因子数据-包含样本和环境因子分类信息
data <- read.table("env.csv", header = T, row.names = 1, sep = ",")
data
dim(data)# 1.3 提取环境因子数据-并将数据转换为数值格式
# apply(data[-1,4:14],2,as.numeric) 表示将数据表按列转换为数值型数据
env = da

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