用ggplot2绘制R中高斯混合图
用ggplot2绘制R中高斯混合图
提问于 2017-11-12 12:13:05
我正在用高斯混合近似一个分布，并想知道是否有一种简单的方法可以自动地用ggplot2将整个(单维)数据集的估计内核密度绘制成组件密度之和，就像这样：
考虑到下面的示例数据，我在ggplot2中的方法是手动将子集密度绘制成缩放的总体密度，如下所示：
#example data
a<-rnorm(1000,0,1) #component 1
b<-rnorm(1000,5,2) #component 2
d<-c(a,b) #overall data
df<-data.frame(d,id=rep(c(1,2),each=1000)) #add group id
##ggplot2
require(ggplot2)
ggplot(df) +
geom_density(aes(x=d,y=..scaled..)) +
geom_density(data=subset(df,id==1), aes(x=d), lty=2) +
geom_density(data=subset(df,id==2), aes(x=d), lty=4)
请注意，这并不适用于天平。它也不工作，当你缩放所有3个密度或根本没有密度。所以我无法复制上面的情节。
此外，不需要手动子集，我就无法自动生成此图。我尝试在geom_density中使用position =“堆栈”作为参数。
我通常每个数据集有5-6个组件，所以手动设置是可能的。然而，我想要有不同的颜色或线类型的每个组件密度显示在图形的图例，所以做所有的子集手动将增加工作量相当多。
有什么想法吗？谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-11-12 12:45:22
下面是一个可能的解决方案，方法是在aes调用中指定每个密度，在一个层中使用position = "identity"，在第二个层中使用堆栈密度，而不使用图例。
ggplot(df) +
stat_density(aes(x = d, linetype = as.factor(id)), position = "stack", geom = "line", show.legend = F, color = "red") +
stat_density(aes(x = d, linetype = as.factor(id)), position = "identity", geom = "line")
请注意，当使用两个以上的组时：
a <- rnorm(1000, 0, 1)
b <- rnorm(1000, 5, 2)
c <- rnorm(1000, 3, 2)
d <- rnorm(1000, -2, 1)
d <- c(a, b, c, d)
df <- data.frame(d, id = as.factor(rep(c(1, 2, 3, 4), each = 1000))) 每个堆栈的曲线都会出现(这是两个组示例的问题，但是第一层的linetype伪装了它--使用group代替检查)：
gplot(df) +
stat_density(aes(x = d, group = id), position = "stack", geom = "line", show.legend = F, color = "red") +
stat_density(aes(x = d, linetype = id), position = "identity", geom = "line")
解决这一问题的一个相对容易的方法是添加alpha映射，并对不需要的曲线手动将其设置为0：
ggplot(df) +
stat_density(aes(x=d, alpha = id), position = "stack", geom = "line", show.legend = F, color = "red") +
stat_density(aes(x=d, linetype = id), position = "identity", geom = "line")+
scale_alpha_manual(values = c(1,0,0,0))
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47248636
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