Criador de Gráfico PCA Grátis
Crie um score plot, biplot ou scree plot de PCA a partir de texto simples
Descreva sua análise de componentes principais — os grupos, a porcentagem de variância em PC1 e PC2, e quaisquer elipses ou vetores de carga — e a IA desenha um gráfico PCA limpo, em estilo de publicação, pronto para relatórios de genômica, metabolômica e aprendizado de máquina.
Exemplos de gráfico PCA
Clique em qualquer exemplo para carregar seu prompt ou use-o como ponto de partida para o seu próprio gráfico PCA.
O que é um gráfico PCA?
Um gráfico PCA visualiza o resultado da análise de componentes principais, uma técnica que reduz muitas variáveis correlacionadas em alguns componentes principais não correlacionados. A forma mais comum é o score plot: uma dispersão de amostras em PC1 versus PC2, em que cada eixo é rotulado com a porcentagem da variância total que captura, e os pontos são coloridos por grupo para revelar agrupamento, separação ou efeitos de lote. Este criador de gráfico PCA transforma uma descrição em texto simples em uma figura limpa e legendada — você descreve seus grupos, a variância que cada componente explica, e quaisquer elipses de confiança ou vetores de carga, e a IA produz um gráfico PCA com proporções adequadas, com eixos com título e uma legenda, sem R, Python ou planilhas.
Por que usar um criador de gráfico PCA
- Obtenha um score plot de PCA limpo em segundos sem escrever código de plotagem em R ou Python.
- Mostre agrupamento, separação de grupos e efeitos de lote com clareza usando grupos coloridos e elipses.
- Alterne entre um score plot, biplot, scree plot ou gráfico de loadings a partir da mesma descrição.
- Produza figuras em estilo de publicação para relatórios de genômica, metabolômica e aprendizado de máquina.
- Comunique resultados de redução de dimensionalidade a leitores que nunca veem a matriz de dados bruta.
Como fazer um gráfico PCA
Descreva a figura em linguagem simples: nomeie seus grupos, dê a porcentagem de variância para PC1 e PC2, e diga se deseja um score plot, biplot, scree plot ou gráfico de loadings. Mencione extras como elipses de confiança de 95%, uma legenda ou setas de carga rotuladas. O SciDraw AI então desenha um gráfico PCA limpo com rótulos de eixo de %-variância e cores de grupo organizadas, e você pode refinar o prompt e regenerar até o layout ficar exatamente certo.
O que você pode desenhar
- Eixos PC1 e PC2, cada um rotulado com a porcentagem de variância explicada
- Pontos de amostra coloridos por grupo ou condição, com uma legenda correspondente
- Elipses de confiança de 95% resumindo a dispersão de cada grupo
- Vetores de carga desenhados como setas rotuladas para um biplot
- Um scree plot da variância explicada por cada componente sucessivo
- A origem em (0, 0) onde os componentes são centrados
Perguntas Frequentes sobre Gráfico PCA
O que é um gráfico PCA?
Um gráfico PCA visualiza a análise de componentes principais, que comprime muitas variáveis correlacionadas em alguns componentes principais. A forma usual é um score plot: uma dispersão de amostras em PC1 versus PC2 com cada eixo rotulado pela porcentagem de variância que explica e pontos coloridos por grupo. É usado para revelar agrupamento, separação de grupos e efeitos de lote em genômica, metabolômica e aprendizado de máquina.
O que significam PC1, PC2 e a % de variância?
PC1 (componente principal 1) é a direção dos seus dados que captura a maior variância; PC2 é a próxima direção, ortogonal a PC1, que captura a maior parte da variância restante. A porcentagem em cada eixo é a parcela da variância total que aquele componente explica, então um eixo rotulado 'PC1 (42%)' significa que aquele componente responde por 42% da dispersão nos dados. Porcentagens mais altas nos dois primeiros componentes significam que o gráfico 2D representa os dados originais com mais fidelidade.
Qual é a diferença entre um score plot, um biplot e um scree plot?
Um score plot mostra as amostras posicionadas em PC1 versus PC2 e é usado para ver agrupamento e separação de grupos. Um biplot adiciona vetores de carga das variáveis como setas sobre o score plot, mostrando quais variáveis impulsionam a separação. Um scree plot é um gráfico separado da porcentagem de variância explicada por cada componente sucessivo, usado para decidir quantos componentes manter. Um gráfico de loadings, por sua vez, mostra a contribuição de cada variável para PC1 e PC2.
Como faço um gráfico PCA online?
Digite uma breve descrição da figura que deseja, como um score plot de PCA em PC1 (42%) vs PC2 (18%) colorido por três grupos com elipses de confiança de 95%, e nomeie quaisquer setas de carga ou um scree plot se precisar deles. O SciDraw AI então desenha um gráfico PCA limpo e legendado. Você pode ajustar o texto e regenerar até o score plot, biplot ou scree plot corresponder ao que precisa.
O criador de gráfico PCA é grátis?
Sim, você pode começar grátis. Crie uma conta e receba créditos gratuitos para gerar gráficos PCA imediatamente, com planos pagos disponíveis caso precise fazer muitas figuras regularmente.
É adequado para pesquisa ou publicação?
As figuras são em estilo de publicação e ótimas para slides, pôsteres, rascunhos e ensino, mas são diagramas ilustrativos gerados a partir da sua descrição, não calculados a partir dos seus dados. Para uma figura de resultados em um artigo, execute a análise de componentes principais real sobre o seu conjunto de dados (em R, Python ou seu pacote estatístico) para que as posições dos pontos, as porcentagens de variância e as elipses reflitam valores reais, e use esta ferramenta para esboçar ou explicar o layout.
Explore mais ferramentas
Criador de Histograma
Transforme dados e intervalos em um histograma de frequência limpo e legendado, com uma curva normal opcional.
Experimente grátis
Criador de Boxplot
Gere diagramas de caixa e bigodes limpos e legendados com quartis, bigodes e valores atípicos a partir de uma descrição em texto simples.
Experimente grátis
Criador de Gráfico de Violino
Crie gráficos de violino legendados com boxplots internos e formatos de densidade a partir de uma descrição em texto simples.
Experimente grátisDesenhe seu gráfico PCA agora
Descreva sua análise de componentes principais — grupos, eixos de %-variância, elipses ou vetores de carga — e obtenha um gráfico PCA limpo em segundos. Comece grátis com o SciDraw AI.
