ggplot2画NMDS图如何根据分组加置信椭圆

在ggplot2包中，如果想要根据分组绘制Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS)图，并添加置信椭圆，你可以利用`geom_point()`函数结合`position_dodge()`或`position_stack()`来显示每个组的数据点，同时使用`geom_smooth()`或者`geom_ellipse()`来自动生成置信区间的估计。

以下是步骤：

1. 首先，确保你已经安装了必要的库，如`ggplot2`, `vegan` (用于计算多维尺度分析)，以及可能需要的`ggpubr` 或 `ggforce`（它们提供额外的几何形状）：

   install.packages(c("ggplot2", "vegan"))
   if (!requireNamespace("ggpubr", quietly = TRUE)) install.packages("ggpubr")
   if (!requireNamespace("ggforce", quietly = TRUE)) install.packages("ggforce")

2. 加载数据并运行NMDS分析：

   library(ggplot2)
   library(vegan)

   # 假设你的数据是一个data.frame，其中包含两个变量（代表坐标）和一个分组变量
   data <- your_data

   ord <- metaMDS(data[, c("your_variable1", "your_variable2")], k = 2) # k=2表示二维空间

3. 使用ggplot2构建图形，添加点层并按组放置：

   ggplot(ord, aes(x = PC1, y = PC2, color = your_group_variable)) +
     geom_point(position = position_dodge(width = 0.5), size = 3) +
     scale_color_manual(values = your_color_pallete) +
     labs(title = "NMDS plot with group-specific ellipses",
          x = "PC1", y = "PC2")

4. 添加置信椭圆。这里我们使用`ggforce`中的`geom_ellipse()`, 其实现可能需要一些调整，因为`geom_ellipse`不是默认支持分组的：

   library(ggforce)

   # 计算每组的95%置信区域
   ellipse_df <- elipsoid(ord$species, n = 500, which.max = TRUE) %>%
     mutate(group = factor(rep(unique(data$your_group_variable), each = nrow(ellipse_df))))

   ggplot(ellipse_df, aes(x = PC1, y = PC2, fill = group)) +
     geom_ellipse(level = 0.95, alpha = 0.2, size = 0.5) +
     geom_point(data = ord, mapping = aes(color = your_group_variable),
                position = position_dodge(width = 0.5), size = 3) +
     scale_fill_manual(values = your_fill_palette) +
     labs(title = "NMDS plot with group-specific confidence ellipses",
          x = "PC1", y = "PC2")

记住替换上述代码中的`your_data`, `your_variable1`, `your_variable2`, `your_group_variable`, `your_color_pallete`, 和 `your_fill_palette`为你的实际数据和颜色方案。