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この質問の下部に示されているようなプロットを作成しようとしています: Adding ellipses to a principal component analysis (PCA) plot . ただし、ここに示すようggplotに関数ordiellipse()自体を変更することには慣れていません。

したがって、引数を使用してみshow.groupsましordiellipse()たが、この引数に自分が望むものを伝える方法がわかりません。

約 418 種の個体数データを含む 83 のサイトを含むテーブルを分析しています。関数を使用して DCA を実行decorana()し、データの希少種をダウンウェイトしました。その後、平均エレンベルグ指標値を序列に当てはめています。

vali <-read.table(file = "VegOrdi2012.txt", header=T)
attach(vali)

calcul.env<-read.table(file = "indicator-values-2012.txt",header=T)
attach(calcul.env)
names(calcul.env)

#Downweighting of rare species
calcul.dca1<-decorana(vali,iweigh=1)
calcul.dca1

#Fitting of environmental values
habi<-envfit(calcul.dca1~Habitat+Light+Temp+Continent+Moisture+pH+Nutrients+Salt,calcul.env,permu=999)
habi

これは、点として示される 83 個のプロットすべてとテキストとしてのプロット番号を使用してHabitat、ダイアグラムで視覚化する必要がある要因です。ordiellipse()生息地は、次の 9 つのカテゴリで構成されています。

with(calcul.env, levels(Habitat))
[1] "Brown"  "Emb"    "Eph"    "FBS"    "GreeS"  "RiBa"   "Tracks" "TraffA"
[9] "UrbanL"

それらの周りに楕円を描くことなく、それらに色を付けてラベルを付けることができました：

#Assigning colors to the nine categories
colvec <- c("black", "darkviolet", "green3", "darkorange", "magenta", "deepskyblue", "red", "blue", "forestgreen")

plot(calcul.dca1, type = "n", xlim=c(-1.5,1.6),ylim=c(-3,3))
ordipointlabel(calcul.dca1, display="site", cex=0.7, col = colvec[Habitat],bg = colvec[Habitat],pch = 21)

# Creating a legend
with(calcul.env, legend("topright", legend = levels(Habitat), cex=0.65,bty = "n",col = colvec, pch = 21, pt.bg = colvec))

しかし、9 つの楕円に標準以外の線種を割り当てるだけでなく、さまざまな線種show.groupsに色を付ける方法を引数に伝えるにはどうすればよいでしょうか。Habitat

これまでのところ、次を使用してこのプロットを思いつきました。

plot(calcul.dca, type="n", xlim=c(-1.5,1.6),ylim=c(-1,1))

ordiellipse(calcul.dca, Habitat, display="site", kind = "sd",
conf = 0.95, label = T, col="black", cex=0.7)

しかし、追加したにもかかわらず、プロットなしで楕円のみを表示するため、かなりとらえどころのないものdisplay="site"です。また、重なっているために、どれがどれであるかを確認するのは困難です。したがって、生息地の種類ごとに異なる色を付けることは素晴らしいことです。

私の DCA 叙階データの抜粋が必要な場合は、次のとおりです。

dput(calcul.dca1)

structure(list(rproj = structure(c(0.622196100508291, 0.0425187062298239, 
0.809118643435233, 1.42649346881288, 0.942469303820393, 2.14549756552088, 
2.41922446503012, 1.28982244065239, 2.38544988614361, 1.40637644094225, 
1.91277135864581, 0.605410167146248, 0.806888393988314, 0.683853698855826, 
0.487565297706596, 1.33517822183407, 1.0239859712969, 1.11996240234112, 
0.878649568698446, 1.53912253203697, 1.10967929396299, 1.23838793138041, 
0.423890604035373, 0.624635178433215, 0.625774941613906, 0.873372685928585, 
1.02496140772642, 1.44785313041614, 1.08257665268759, 0.349688854561329, 
0.391547839427374, 0.730346245879122, 0.286646737460428, 0.731484625760109, 
1.08559070145785, 1.53243971551768, 0.85664914035342, 1.81525177285522, 
1.5519555131377, 1.39064843441504, 0.760013397658093, 1.22801365648165, 
2.21178067417998, 1.79390604164473, 1.65361126768449, 1.73966835197937, 
1.9237320812287, 1.80114956024378, 2.23293893445506, 2.02322760613128, 
...
0.857428410615221, 1.48594779863814, 0.935954361867925, 1.0524685508641, 
0.898391402052793), .Dim = c(84L, 4L), .Dimnames = list(c("p1", 
"p2", "p3", "p4", "p5", "p6", "p7", "p8", "p9", "p10", "p11", 
"p12", "p13", "p14", "p15", "p16", "p17", "p18", "p19", "p20", 
"p21", "p22", "p23", "p24", "p25", "p26", "p27", "p28", "p29", 
"p30", "p31", "p32", "p33", "p34", "p35", "p36", "p37", "p38", 
"p39", "p40", "p41", "p42", "p43", "p44", "p45", "p46", "p47", 
"p48", "p49", "p50", "p51", "p52", "p53", "p54", "p55", "p56", 
"p57", "p58", "p59", "p61", "p62", "p63", "p64", "p65", "p66", 
"p67", "p68", "p69", "p70", "p71", "p73", "p74", "p75", "p76", 
"p77", "p78", "p79", "p80", "p81", "p82", "p83", "p85", "p86", 
"p87"), c("DCA1", "DCA2", "DCA3", "DCA4"))), cproj = structure(c(1.25651540418674, 
4.10086480672813, 0.985170303000948, 0.356752380731314, 0.0871005927968299, 
-0.65389620717045, 0.416500256857967, -0.0687562150601063, -0.448057138258203, 
-0.851379298478351, -4.22395990436862, 3.38456796429771, 3.50656010401288, 
3.0970679364606, 3.76068022295243, 4.15832492473722, 1.73508588573266, 
-0.0979648246992866, -1.54594775838685, 0.0871005366833882, 2.10389514743405, 
0.705016209734685, -1.54594765746973, -0.264737082168187, 1.28992362813467, 
...
2.37831113227017, 2.6918186855265, 3.96654774047496), .Dim = c(414L, 
4L), .Dimnames = list(c("Ace_cam", "Ace_pla", "Ace_pse", "Ach_mil", 
"Aeg_pod", "Aes_hip", "Agr_cap", "Agr_sto", "All_pet", "Alo_pra", 
"Alo_myo", "Ama_alb", "Ama_bli", "Ama_pow", "Ama_ret", "Amb_art", 
"Ame_lam", "Ang_arc", "Anc_arv", "Ant_cau", "Ant_syl", "Ant_tin", 
"Ant_vul", "Ape_spi", "Aqu_vul", "Ara_tha", "Arc_lap", "Arc_min", 
"Are_ser", "Arr_ela", "Art_bie", "Art_cam", "Art_vul", "Asp_rut", 
...
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各楕円を個別に追加してみて、colvec の色を を使用して各生息地グループに個別に割り当てshow.groupsます。例えば： 

with(calcul.env, ordiellipse(calcul.dca, Habitat, kind="se", conf=0.95,
                       lwd=2, col="black", show.groups = "Brown"))
with(calcul.env, ordiellipse(calcul.dca, Habitat, kind="se", conf=0.95,
                       lwd=2, col="darkviolet", show.groups = "Emb"))
with(calcul.env, ordiellipse(calcul.dca, Habitat, kind="se", conf=0.95,
                       lwd=2, col="green3", show.groups = "Eph"))

など。必要に応じてループを作成することで、これを簡単にすることができます。http://www.mail-archive.com/r-help@r-project.org/msg149786.htmlを参照してください。

于 2013-03-17T16:35:26.187 に答える