我正在绘制 F1/F2 元音图 ( an example is here )。每个元音都有几个点/值,我想在这些点周围画一个椭圆,这样:
- 椭圆覆盖了至少 80% 的点(即上图中“i”有多个值,但它们包含在椭圆内)。
- 位于最小/最大值方向。
我可能把事情复杂化了,但三角学和数学对我来说是希腊语。以下是我尝试过的。
椭球体()
Ellipsoidhull() 位于包“cluster”中。如果我将具有 F1 和 F2 的矩阵传递给函数,它似乎计算了椭圆的中心,但方向值很大。例如:
> olm
ol.f1 ol.f2 # f1/f2 data
[1,] 501.3 850.5
[2,] 488.5 906.5
[3,] 456.3 857.0
[4,] 505.8 895.3
[5,] 499.5 898.0
[6,] 431.8 891.5
[7,] 416.3 870.5
[8,] 506.0 887.8
[9,] 500.3 985.8
[10,] 513.5 955.3
[11,] 531.5 958.0
[12,] 483.0 847.3
[13,] 533.3 982.8
[14,] 480.8 881.8
[15,] 484.3 884.5
如果传递给ellipsoidhull
:
> ellipsoidhull(olm)
'ellipsoid' in 2 dimensions:
center = ( 480.69 904.33 ); squared ave.radius d^2 = 2
and shape matrix =
ol.f1 ol.f2
ol.f1 2115.5 1449.5
ol.f2 1449.5 3558.2
hence, area = 14636
我想弄清楚如何绘制椭圆并不难,但是“形状矩阵”(最大/最小半径值?)太高了。顺便说一句,感谢 Freednode 上的 #R 提供的提示。
来自 EMU-R 的源代码
然后,我研究了 EMU-R 的代码,它是与 EMU 一起使用的 R 包,除其他外,它可以用椭球体绘制 F1/F2。似乎执行此操作的代码是 here 但我不明白椭圆是如何绘制的。
感谢任何帮助。
最佳答案
require(car)
x=rnorm(100)
y=1+.3*x+.3*rnorm(100)
dataEllipse(x,y, levels=0.80)
所以你的数据:
with(olm ,dataEllipse(ol.f1, ol.f2, levels=0.8) )
另一个软件包 mixtools 具有类似的功能,但使用 alpha 级别而不是 1-alpha:
mu <- with(olm, c(mean(ol.f1), mean(ol.f2)) )
sigma <- var(olm) # returns a variance-covariance matrix.
sigma
# ol.f1 ol.f2
#ol.f1 1077.2098 865.9306
#ol.f2 865.9306 2090.2021
require(mixtools)
#Loading required package: mixtools
#Loading required package: boot
# And you get a warning that ellipse from car is masked.
ellipse(mu, sigma, alpha=0.2, npoints = 200, newplot = FALSE)
这将用新的估计覆盖早期的图(在本例中稍微窄一些。
关于r - 包含 R 中给定点百分比的椭圆,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6655268/