r语言做绘制精美pcoa图_pca ， nmds , pcoa 图添加分组的椭圆

对于pca , nmds, pcoa 这些排序分析来说，我们可以从图中看出样本的排列规则，比如分成了几组。

为例样本分组更加的直观，我们可以根据实验设计时的样本分组情况，对属于同一个group的样本添加1个椭圆或者其他多边形。

新版本的ggplot2 中提供了stat_ellipse 这个stat，可以方便的实现上面的效果。

代码示例：

ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) +

geom_point() +

stat_ellipse(level = 0.8) +

stat_ellipse(level = 0.9)

效果图如下：

通过stat_ellipse 简单有方便，其中的level 参数指定了拟合椭圆的路径时的置信度，这个数值越大，椭圆覆盖的点就越多；

这里我添加两个椭圆，只是为了美观，ggplot2 图层叠加的语法使得添加多个椭圆这么方便，不得不为其设计者点赞；

在旧版本的ggplot2 中，是没有stat_ellipse；而官方的开发者在新版的ggplot2 中加入了这一功能，可想而知这个应用的受欢迎程度，

除了添加椭圆，也可以使用多边形来描述分组，也很美观，只不过代码没有椭圆那么简洁

代码示例：

library(ggplot2)

library(plyr)

ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) +

geom_point() +

stat_ellipse()

# faithful

# x y group

# 1 2 1

# 1 3 1

# 2 5 2

# 1 3 2

faithful$group

faithful$group[data$eruptions > 3]

find_hull

hulls

ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) +

geom_point() +

geom_polygon(data = hulls, alpha = 0.5, aes(fill = factor(group)),show.legend = F)

效果图如下：

由于没有内置的stat 函数，所以添加了许多代码来计算对应的多边形的路径，如果将其写成对应的stat 函数，会更加的方便。

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