無料のPCAプロット メーカー
プレーンテキストからPCAスコアプロット・バイプロット・スクリープロットを作成
主成分分析を説明するだけ — グループ、PC1とPC2の分散の割合、任意の楕円やローディングベクトル — で、AIがきれいで論文品質のPCAプロットを描きます。ゲノミクス・メタボロミクス・機械学習のレポートにそのまま使えます。
AI PCAプロット メーカー
プレビュー
サンプルこれはサンプルです。あなたの内容を入力して生成しましょう。
PCAプロットの例
例をクリックするとプロンプトが読み込まれます。自分のPCAプロットを作る出発点としてもお使いいただけます。
PCAプロットとは何ですか？
PCAプロットは、相関する多数の変数を少数の無相関な主成分に削減する手法である主成分分析の結果を可視化します。最も一般的な形はスコアプロットです。PC1対PC2のサンプルの散布で、各軸はそれが捉える全分散の割合でラベル付けされ、点はグループで色分けされ、クラスタリング・分離・バッチ効果を明らかにします。このPCAプロット メーカーは、プレーンテキストの説明を、きれいでラベル付きの図に変換します。グループ・各成分が説明する分散・任意の信頼楕円やローディングベクトルを説明すると、AIが、タイトル付きの軸と凡例を備えた、適切な比率のPCAプロットを、R・Python・表計算なしで生成します。
PCAプロット メーカーを使う理由
- RやPythonのプロットコードを書かずに、きれいなPCAスコアプロットを数秒で得られます。
- 色分けグループと楕円で、クラスタリング・グループ分離・バッチ効果を明確に示せます。
- 同じ説明から、スコアプロット・バイプロット・スクリープロット・ローディングプロットを切り替えられます。
- ゲノミクス・メタボロミクス・機械学習のレポート用に、論文品質の図を作れます。
- 生のデータ行列を決して見ない読み手に、次元削減の結果を伝えられます。
PCAプロットの作り方
プレーンな言葉で図を説明します。グループに名前を付け、PC1とPC2の分散の割合を与え、スコアプロット・バイプロット・スクリープロット・ローディングプロットのどれが欲しいかを伝えます。95%信頼楕円・凡例・ラベル付きローディング矢印などの追加要素を記載します。SciDraw AIが、%分散軸ラベルとすっきりとしたグループ色を備えたきれいなPCAプロットを描くので、レイアウトが思い通りになるまでプロンプトを調整して再生成できます。
描けるもの
- PC1とPC2の軸。それぞれ説明される分散の割合でラベル付け
- グループや条件で色分けされたサンプル点と、対応する凡例
- 各グループの広がりをまとめる95%信頼楕円
- バイプロット用にラベル付き矢印として描かれたローディングベクトル
- 連続する各成分が説明する分散のスクリープロット
- 成分が中心化される原点(0, 0)
PCAプロット よくある質問
PCAプロットとは何ですか？
PCAプロットは、相関する多数の変数を少数の主成分に圧縮する主成分分析を可視化します。通常の形はスコアプロットで、PC1対PC2のサンプルの散布で、各軸はそれが説明する分散の割合でラベル付けされ、点はグループで色分けされます。ゲノミクス・メタボロミクス・機械学習でクラスタリング・グループ分離・バッチ効果を明らかにするために使われます。
PC1・PC2・%分散は何を意味しますか？
PC1（第1主成分）は、データの中で最も多くの分散を捉える方向です。PC2はPC1に直交する次の方向で、残りの分散を最も多く捉えます。各軸の割合は、その成分が説明する全分散の割合なので、「PC1 (42%)」とラベル付けされた軸は、その成分がデータの広がりの42%を占めることを意味します。最初の2成分の割合が高いほど、2Dプロットが元のデータをより忠実に表します。
スコアプロット・バイプロット・スクリープロットの違いは何ですか？
スコアプロットは、PC1対PC2に配置されたサンプルを示し、クラスタリングとグループ分離を見るために使われます。バイプロットは、スコアプロットの上に変数のローディングベクトルを矢印として加え、どの変数が分離を駆動するかを示します。スクリープロットは、連続する各成分が説明する分散の割合の別個のチャートで、いくつの成分を残すかを決めるために使われます。一方ローディングプロットは、各変数のPC1とPC2への寄与を示します。
PCAプロットをオンラインでどう作りますか？
欲しい図の短い説明を入力します。例えば、95%信頼楕円付きで3つのグループで色分けしたPC1（42%）対PC2（18%）のPCAスコアプロットなどで、必要ならローディング矢印やスクリープロットも指定します。SciDraw AIが、きれいでラベル付きのPCAプロットを描きます。文言を調整して、スコアプロット・バイプロット・スクリープロットが必要なものに一致するまで再生成できます。
PCAプロット メーカーは無料ですか？
はい、無料で始められます。アカウントを作成すると無料クレジットが付与され、すぐにPCAプロットを生成できます。多数の図を定期的に作る必要がある場合は有料プランもご利用いただけます。
研究や論文に適していますか？
図は論文品質で、スライド・ポスター・ドラフト・教材に最適ですが、あなたの説明から生成された説明用のダイアグラムであり、データから計算されたものではありません。論文の結果図には、点の位置・分散の割合・楕円が実際の値を反映するよう、データセットで実際の主成分分析を（R・Python・統計パッケージで）実行し、本ツールはレイアウトのモックアップや説明に使ってください。
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主成分分析 — グループ・%分散軸・楕円・ローディングベクトル — を説明するだけで、きれいなPCAプロットが数秒で手に入ります。SciDraw AIで無料で始めましょう。