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PCA 图中 95% 置信椭圆的百分比重叠

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PCA 图中 95% 置信椭圆的百分比重叠

我使用以下代码生成了一些图表：

#Remove group label from the dataframe
    data_just_feats <- data[ , -which(names(data) %in% c("Group"))]

# Pca Plot
plot_1 <- autoplot(prcomp(data_just_feats), data = data, colour = 'Group', size = 0.001, frame = TRUE, frame.type = "norm") +
  scale_color_manual(values=c(col.5, col.4, col.3)) +
  scale_fill_manual(values= c(col.5, col.4, col.3)) + 
  theme(axis.line= element_line())
plot_1

得出以下结论：

在此处输入图片描述

但我真正想要的是椭圆的重叠百分比？

我有点不知道该去哪里，因为 PCA 是在图中生成的，而且据我所知，椭圆值并不存在于图本身之外。

（R工作室）

答案1

您可以使用 ggbuild 从图中提取数据。然后，您可能能够找出一个函数来计算重叠。

以下是 ggbuild 的一个例子：

p <- ggplot(mtcars,aes(mpg))+geom_histogram()+
      facet_wrap(~cyl)+geom_vline(data=data.frame(x=c(20,30)),aes(xintercept=x))

pg <- ggplot_build(p)

答案2

我不知道这对 OP 或其他人来说是否有用，但在空间统计中，黄 (1999)提出了“分离指数”，以比较代表不同种族平均空间分布的不同椭圆之间的分离程度。

索引如下图所示

将所有椭圆的交点面积与所有椭圆的并集面积相除，所得商减去 1。

该指数可以取从 0 到 1 之间的任意值，分别对应总发散或总收敛。但据我所知，这没有任何统计意义，它只是一种描述性测量。

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