Creador de gráficos PCA gratis
Crea un score plot, biplot o scree plot de PCA a partir de texto sencillo
Describe tu análisis de componentes principales (los grupos, el porcentaje de varianza en PC1 y PC2, y cualquier elipse o vector de carga) y la IA dibuja un gráfico de PCA limpio con estilo de publicación, listo para informes de genómica, metabolómica y aprendizaje automático.
Ejemplos de gráfico PCA
Haz clic en cualquier ejemplo para cargar su indicación o úsalo como punto de partida para tu propio gráfico PCA.
¿Qué es un gráfico PCA?
Un gráfico PCA visualiza el resultado del análisis de componentes principales, una técnica que reduce muchas variables correlacionadas a unos pocos componentes principales no correlacionados. La forma más común es el score plot: una nube de muestras en PC1 frente a PC2, donde cada eje se etiqueta con el porcentaje de la varianza total que captura, y los puntos se colorean por grupo para revelar agrupamiento, separación o efectos de lote. Este creador de gráficos PCA convierte una descripción de texto sencillo en una figura limpia y etiquetada: describes tus grupos, la varianza que explica cada componente y cualquier elipse de confianza o vector de carga, y la IA produce un gráfico PCA con proporciones correctas, ejes titulados y una leyenda, sin R, Python ni hojas de cálculo.
Por qué usar un creador de gráficos PCA
- Consigue un score plot de PCA limpio en segundos sin escribir código de gráficos en R o Python.
- Muestra con claridad el agrupamiento, la separación entre grupos y los efectos de lote con grupos coloreados y elipses.
- Alterna entre un score plot, un biplot, un scree plot o un gráfico de cargas a partir de la misma descripción.
- Produce figuras con estilo de publicación para informes de genómica, metabolómica y aprendizaje automático.
- Comunica los resultados de la reducción de dimensionalidad a lectores que nunca ven la matriz de datos en bruto.
Cómo hacer un gráfico PCA
Describe la figura en lenguaje sencillo: nombra tus grupos, da el porcentaje de varianza de PC1 y PC2, e indica si quieres un score plot, un biplot, un scree plot o un gráfico de cargas. Menciona extras como elipses de confianza al 95 %, una leyenda o flechas de carga etiquetadas. SciDraw AI dibuja entonces un gráfico PCA limpio con etiquetas de % de varianza en los ejes y colores de grupo ordenados, y puedes refinar la indicación y regenerar hasta que el diseño quede exactamente bien.
Lo que puedes dibujar
- Los ejes PC1 y PC2, cada uno etiquetado con el porcentaje de varianza explicada
- Puntos de muestra coloreados por grupo o condición, con una leyenda correspondiente
- Elipses de confianza al 95 % que resumen la dispersión de cada grupo
- Vectores de carga dibujados como flechas etiquetadas para un biplot
- Un scree plot de la varianza explicada por cada componente sucesivo
- El origen en (0, 0) donde están centrados los componentes
Preguntas frecuentes sobre el gráfico PCA
¿Qué es un gráfico PCA?
Un gráfico PCA visualiza el análisis de componentes principales, que comprime muchas variables correlacionadas en unos pocos componentes principales. La forma habitual es un score plot: una nube de muestras en PC1 frente a PC2 con cada eje etiquetado por el porcentaje de varianza que explica y los puntos coloreados por grupo. Se usa para revelar agrupamiento, separación entre grupos y efectos de lote en genómica, metabolómica y aprendizaje automático.
¿Qué significan PC1, PC2 y el % de varianza?
PC1 (componente principal 1) es la dirección de tus datos que captura la mayor varianza; PC2 es la siguiente dirección, ortogonal a PC1, que captura la mayor parte de la varianza restante. El porcentaje de cada eje es la proporción de la varianza total que ese componente explica, así que un eje etiquetado como 'PC1 (42 %)' significa que ese componente da cuenta del 42 % de la dispersión de los datos. Porcentajes más altos en los dos primeros componentes significan que el gráfico 2D representa los datos originales con mayor fidelidad.
¿Cuál es la diferencia entre un score plot, un biplot y un scree plot?
Un score plot muestra las muestras situadas en PC1 frente a PC2 y se usa para ver el agrupamiento y la separación entre grupos. Un biplot añade los vectores de carga de las variables como flechas sobre el score plot, mostrando qué variables impulsan la separación. Un scree plot es un gráfico aparte del porcentaje de varianza explicada por cada componente sucesivo, usado para decidir cuántos componentes conservar. Un gráfico de cargas, a su vez, muestra la contribución de cada variable a PC1 y PC2.
¿Cómo hago un gráfico PCA en línea?
Escribe una breve descripción de la figura que quieres, como un score plot de PCA en PC1 (42 %) frente a PC2 (18 %) coloreado por tres grupos con elipses de confianza al 95 %, y nombra las flechas de carga o un scree plot si los necesitas. SciDraw AI dibuja entonces un gráfico PCA limpio y etiquetado. Puedes ajustar la redacción y regenerar hasta que el score plot, el biplot o el scree plot coincida con lo que necesitas.
¿El creador de gráficos PCA es gratis?
Sí, puedes empezar gratis. Crea una cuenta y recibirás créditos gratuitos para generar gráficos PCA de inmediato, con planes de pago disponibles si necesitas hacer muchas figuras de forma habitual.
¿Es adecuado para investigación o publicación?
Las figuras tienen estilo de publicación y son ideales para diapositivas, pósteres, borradores y docencia, pero son diagramas ilustrativos generados a partir de tu descripción, no calculados a partir de tus datos. Para una figura de resultados en un artículo, ejecuta el análisis de componentes principales real sobre tu conjunto de datos (en R, Python o tu paquete estadístico) para que las posiciones de los puntos, los porcentajes de varianza y las elipses reflejen valores reales, y usa esta herramienta para esbozar o explicar el diseño.
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