pca ， nmds , pcoa 圖添加分組的橢圓

對於pca , nmds, pcoa 這些排序分析來說，我們可以從圖中看出樣本的排列規則，比如分成了幾組。

為例樣本分組更加的直觀，我們可以根據實驗設計時的樣本分組情況，對屬於同一個group的樣本添加1個橢圓或者其他多邊形。

新版本的ggplot2 中提供了stat_ellipse 這個stat， 可以方便的實現上面的效果。

代碼示例：

ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) +
  geom_point() +
  stat_ellipse(level = 0.8) +
  stat_ellipse(level = 0.9)

效果圖如下：

通過stat_ellipse 簡單有方便，其中的level 參數指定了擬合橢圓的路徑時的置信度，這個數值越大，橢圓覆蓋的點就越多；

這里我添加兩個橢圓，只是為了美觀，ggplot2 圖層疊加的語法使得添加多個橢圓這么方便，不得不為其設計者點贊；

在舊版本的ggplot2 中， 是沒有stat_ellipse； 而官方的開發者在新版的ggplot2 中加入了這一功能，可想而知這個應用的受歡迎程度，

除了添加橢圓，也可以使用多邊形來描述分組，也很美觀，只不過代碼沒有橢圓那么簡潔

代碼示例：

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$group <- 1
faithful$group[data$eruptions > 3] <- 2
find_hull <- function(df) df[chull(df[[1]], df[[2]]), ]
hulls <- ddply(faithful, "group", find_hull)
ggplot(faithful, aes(waiting, eruptions, color = eruptions > 3)) +
  geom_point() +
  geom_polygon(data = hulls, alpha = 0.5, aes(fill = factor(group)),show.legend = F)

效果圖如下：

由於沒有內置的stat 函數，所以添加了許多代碼來計算對應的多邊形的路徑，如果將其寫成對應的stat 函數，會更加的方便。