Je m'intéresse à la variabilité du caractère couleur dans un plan de croisement factoriel de Pétunia.
J'ai effectué plusieurs ACP sur les individus et je dois désormais m'intéresser aux variables. J'utilise les packages Factoextra, avec les codes suivants:
Code : Tout sélectionner
res<- PCA(ACP_Petunia2020[,2:1737], scale.unit=TRUE, ncp=5, quali.sup =1736, graph=T)
Code : Tout sélectionner
fviz_pca_var(res)
Mon problème est le suivant: le nombre élevé de variables (1735) ne me permet pas d'interpréter le cercle des corrélations, le graphique est illisible (cf. img plus bas)
D'après mes recherches, le paramètre col.var de la fonction fviz_pca_var permet de colorier les variables en fonction des valeurs cos2, des coordonnées et des axes. Mais il permet également d'introduire un vecteur de valeurs.
J'aimerais donc colorer les variables en fonction de leurs valeurs numériques respectives. Les variables étant des longueurs d'ondes, il m'apparaît pertinent de faire un dégradé allant du violet au rouge, pour cela j'utiliserais la fonction suivante:
Code : Tout sélectionner
scale_color_gradient2(low="Purple", mid="Green",high="Red", space ="Lab")
Ma question est la suivante: comment créer un vecteur dont les composantes sont les valeurs numériques de chacune des variables; mais aussi, comment faire en sorte que chaque valeur soit bien attribuée à la bonne variable ?
En vous remerciant par avance.