Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как R вычисляет эллипсы PCA?

Как R вычисляет эллипсы PCA?

#r #pca

Вопрос:

Как R знает, где разместить эллипс доверия для графика PCA? У меня есть минимальный код, использующий набор данных iris:

 library(factoextra)
a<-data.matrix(iris[-5])
b<-prcomp(a, scale. = TRUE, center = TRUE)
fviz_pca_ind(b,
             col.ind = iris$Species,
             addEllipses = TRUE)

Я знаю, что могу найти координаты сюжета b$x . Я также знаю, что могу найти центры кластеров с b$center помощью . Как мне повторно вывести многоточия из данных?

Ответ №1:

Если вы говорите о том, как, это в конечном итоге вызовет ggplot2::stat_ellipse .

Если вам нужны координаты, как и в случае с другими объектами ggplot, вы можете извлечь данные с помощью ggplot_build 

 library(factoextra)
a<-data.matrix(iris[-5])
b<-prcomp(a, scale. = TRUE, center = TRUE)
p <- fviz_pca_ind(b,
             col.ind = iris$Species,
             addEllipses = TRUE)

ell <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[2]]

head(ell)
#    colour    fill         x           y group PANEL size linetype alpha
# 1 #F8766D #F8766D -1.697756 -0.06395559     1     1  0.5        1   0.1
# 2 #F8766D #F8766D -1.701694  0.22197334     1     1  0.5        1   0.1
# 3 #F8766D #F8766D -1.713449  0.50017215     1     1  0.5        1   0.1
# 4 #F8766D #F8766D -1.732842  0.76642364     1     1  0.5        1   0.1
# 5 #F8766D #F8766D -1.759579  1.01669171     1     1  0.5        1   0.1
# 6 #F8766D #F8766D -1.793255  1.24718254     1     1  0.5        1   0.1

p   geom_point(aes(x, y, color = factor(group)), data = ell, size = 4)

введите описание изображения здесь

Комментарии:

1. Ха-ха! Приятно видеть, что я не единственный, кто проследил функцию до ее источника! Однако это заняло некоторое время.

Ответ №2:

Если вы проследите код до конца, вы обнаружите , что эллипсы просто geom_polygons создаются с stat = "ellipse" помощью, т. Е. они вычисляются stat_ellipse в ggplot.

Мы можем показать это, воссоздав сюжет, используя только базу R и ggplot . Ниже приведен полностью воспроизводимый пример:

 library(ggplot2)

b <- prcomp(iris[-5], scale. = TRUE, center = TRUE)
df <- as.data.frame(predict(b)[,1:2])
df$Species <- iris$Species


ggplot(df, aes(PC1, PC2, color = Species))   
  geom_point()  
  theme_bw()  
  geom_polygon(stat = "ellipse", aes(fill = Species), alpha = 0.3)

В конечном счете, stat_ellipse получает свои данные из того же метода , cars::dataEllipse что и, поэтому, если вам нужны исходные координаты эллипсов, вы можете сделать:

 e <- car::dataEllipse(df$PC1, df$PC2, df$Species)

и получите координаты эллипса нормальных данных 95-го центиля, такие как:

 e$setosa
 #r #pca




Вопрос:






Как R знает, где разместить эллипс доверия для графика PCA? У меня есть минимальный код, использующий набор данных iris:


 library(factoextra)
a<-data.matrix(iris[-5])
b<-prcomp(a, scale. = TRUE, center = TRUE)
fviz_pca_ind(b,
             col.ind = iris$Species,
             addEllipses = TRUE)
 


Я знаю, что могу найти координаты сюжета  b$x  . Я также знаю, что могу найти центры кластеров с  b$center  помощью . Как мне повторно вывести многоточия из данных?




Ответ №1:




Если вы говорите о том, как, это в конечном итоге вызовет  ggplot2::stat_ellipse  .


Если вам нужны координаты, как и в случае с другими объектами ggplot, вы можете извлечь данные с помощью  ggplot_build 


 library(factoextra)
a<-data.matrix(iris[-5])
b<-prcomp(a, scale. = TRUE, center = TRUE)
p <- fviz_pca_ind(b,
             col.ind = iris$Species,
             addEllipses = TRUE)

ell <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[2]]

head(ell)
#    colour    fill         x           y group PANEL size linetype alpha
# 1 #F8766D #F8766D -1.697756 -0.06395559     1     1  0.5        1   0.1
# 2 #F8766D #F8766D -1.701694  0.22197334     1     1  0.5        1   0.1
# 3 #F8766D #F8766D -1.713449  0.50017215     1     1  0.5        1   0.1
# 4 #F8766D #F8766D -1.732842  0.76642364     1     1  0.5        1   0.1
# 5 #F8766D #F8766D -1.759579  1.01669171     1     1  0.5        1   0.1
# 6 #F8766D #F8766D -1.793255  1.24718254     1     1  0.5        1   0.1

p   geom_point(aes(x, y, color = factor(group)), data = ell, size = 4)
 


введите описание изображения здесь




Комментарии:


1.  Ха-ха!   Приятно видеть, что я не единственный, кто проследил функцию до ее источника!   Однако это заняло некоторое время.  


Ответ №2:




Если вы проследите код до конца, вы обнаружите , что эллипсы просто  geom_polygons  создаются с  stat = "ellipse"  помощью, т. Е. они вычисляются  stat_ellipse  в ggplot.


Мы можем показать это, воссоздав сюжет, используя только базу R и  ggplot  . Ниже приведен полностью воспроизводимый пример:


 library(ggplot2)

b <- prcomp(iris[-5], scale. = TRUE, center = TRUE)
df <- as.data.frame(predict(b)[,1:2])
df$Species <- iris$Species


ggplot(df, aes(PC1, PC2, color = Species))   
  geom_point()  
  theme_bw()  
  geom_polygon(stat = "ellipse", aes(fill = Species), alpha = 0.3)
 




В конечном счете,  stat_ellipse  получает свои данные из того же метода ,  cars::dataEllipse  что и, поэтому, если вам нужны исходные координаты эллипсов, вы можете сделать:


 e <- car::dataEllipse(df$PC1, df$PC2, df$Species)

 


и получите координаты эллипса нормальных данных 95-го центиля, такие как:


0.95`

#>               x           y

#>  [1,] -2.167825  2.06328716

#>  [2,] -2.104642  2.04546589

#>  [3,] -2.043166  1.99227221

#>  [4,] -1.984331  1.90451250

#>  [5,] -1.929028  1.78351710

#>  [6,] -1.878095  1.63112017

#>  [7,] -1.832305  1.44963190

#>  [8,] -1.792351  1.24180347

#>  [9,] -1.758839  1.01078534

#> [10,] -1.732278  0.76007952

#> [11,] -1.713069  0.49348644

#> [12,] -1.701504  0.21504739

#> [13,] -1.697759 -0.07101678

#> [14,] -1.701889 -0.36036963

#> [15,] -1.713833 -0.64862486

#> [16,] -1.733410 -0.93141283

#> [17,] -1.760322 -1.20444675

#> [18,] -1.794162 -1.46358770

#> [19,] -1.834417 -1.70490738

#> [20,] -1.880476 -1.92474763

#> [21,] -1.931641 -2.11977588

#> [22,] -1.987137 -2.28703571

#> [23,] -2.046123 -2.42399164

#> [24,] -2.107703 -2.52856754

#> [25,] -2.170946 -2.59917816

#> [26,] -2.234892 -2.63475311

#> [27,] -2.298571 -2.63475311

#> [28,] -2.361018 -2.59917816

#> [29,] -2.421288 -2.52856754

#> [30,] -2.478465 -2.42399164

#> [31,] -2.531684 -2.28703571

#> [32,] -2.580138 -2.11977588

#> [33,] -2.623091 -1.92474763

#> [34,] -2.659894 -1.70490738

#> [35,] -2.689988 -1.46358770

#> [36,] -2.712917 -1.20444675

#> [37,] -2.728333 -0.93141283

#> [38,] -2.736002 -0.64862486

#> [39,] -2.735809 -0.36036963

#> [40,] -2.727757 -0.07101678

#> [41,] -2.711966  0.21504739

#> [42,] -2.688678  0.49348644

#> [43,] -2.658244  0.76007952

#> [44,] -2.621126  1.01078534

#> [45,] -2.577888  1.24180347

#> [46,] -2.529183  1.44963190

#> [47,] -2.475751  1.63112017

#> [48,] -2.418401  1.78351710

#> [49,] -2.358004  1.90451250

#> [50,] -2.295473  1.99227221

#> [51,] -2.231758  2.04546589

#> [52,] -2.167825  2.06328716

 


Создано 2021-11-05 пакетом reprex (v2.0.0)
Метки: