Блог

Я разрабатываю блестящее приложение, в котором я загружаю и считываю несколько файлов данных. Я хочу обнаружить changepoint в соответствии с cpt.meanvar . Для этого я использую пакеты changepoint и changepoint.np .

Я хочу иметь возможность извлекать определенную часть графика (т. Е. набор данных), который будет использоваться для дальнейшего анализа и обработки в приложении shiny. Эта часть должна быть способна обнаруживаться и извлекаться путем обнаружения точек изменения.

 M2 <- data.frame(x,y)
  

Вот моя попытка определить точку изменения и отобразить их на графике:

 df1 <- data.frame(x = M2[,1], y = (M2[,2]-min(M2[1,2])))
mcpt <- changepoint::cpt.meanvar(df1$y, method = "PELT")
plot(mcpt)
  

Это генерирует обычный график, хотя на самом деле это должна быть диаграмма рассеяния.

Вот как выглядит график:

Вопрос 1) Как можно сделать то же самое с ggplot или plotly ?

Вопрос 2) Если бы я должен был отделить какую-то определенную часть этой диаграммы рассеяния и использовать эту часть для дальнейшего анализа, как я могу это сделать? Например, если я хочу, чтобы приложение автоматически обнаруживало и извлекало точки данных средней плоской поверхности, которая находится выше строки 0.

Вы могли бы получить индексы точек изменения и атрибуты для создания графиков:

 df1 <- data.frame(x=1:200,y = c(rnorm(100,1,1),rnorm(100,-1,2)))
plot(y)
mcpt <- changepoint::cpt.meanvar(df1$y, method = "PELT")

# Get the index of change points:
mcpt.pts <- attributes(mcpt)$cpts 
mcpt.pts 

# Get the position of the change points:
df1$x[mcpt.pts]

# Get mean and variance of the different segments
mcpt.var<- attributes(mcpt)$param.est$var
mcpt.var
mcpt.mean<- attributes(mcpt)$param.est$mean
mcpt.mean


# Plot with ggplot :
df1$mean <- rep(mcpt.mean,c(mcpt.pts[1],diff(mcpt.pts)))
library(ggplot2)
ggplot(df1) geom_point(aes(x=x,y=y)) geom_line(aes(x=x,y=mean),color='red')

  

Если вы хотите автоматически отображать каждый раздел между точками изменения:

 for (i in 1:length(mcpt.pts)) {
  if (i==1) {
      startidx <- 1 } else {
      startidx <-mcpt.pts[i-1]  
      }
  stopidx <- mcpt.pts[i]
  p <- ggplot(df1[startidx:stopidx,]) geom_point(aes(x=x,y=y)) geom_line(aes(x=x,y=mean),color='red')
  print(p)
  readline(prompt="Press [enter] to continue")
}