在NMDS中用R语言置信椭圆

在R语言中，我们可以使用“ordiellipse”函数来绘制NMDS图中的置信椭圆。以下是一个示例代码：

library("vegan")  # 加载vegan包

# 读取数据
data(dune)
dune.env <- data.frame(dune.env)

# 进行NMDS分析
nmds <- metaMDS(dune)

# 绘制NMDS图
plot(nmds, type = "n")
points(nmds, col = "blue", pch = 16)
text(nmds, col = "black", cex = 0.8)

# 绘制置信椭圆
ordiellipse(nmds, dune.env, kind = "se", conf = 0.95)

在上述代码中，我们首先加载了“vegan”包，并读取了一个数据集“dune”。然后，我们使用“metaMDS”函数进行NMDS分析，然后使用“plot”函数绘制NMDS图。接下来，我们使用“ordiellipse”函数绘制置信椭圆。其中，“kind”参数表示绘制置信椭圆的类型，“conf”参数表示置信度。在这个例子中，我们设置置信度为0.95，表示95%的数据点会位于置信椭圆内部。

相关问题

ggplot2画NMDS图如何加置信椭圆

在ggplot2中，绘制Non-Metric Multidimensional Scaling (NMDS)图后，通常会显示样本点的位置，但若你想添加置信椭圆来表示样品点分布的不确定性，可以借助`geom_point`和`stat_ellipse`这两个函数。`stat_ellipse`是ggfortify包提供的统计形状层，它可以帮助你添加高斯分布的置信区域。

首先，你需要安装并加载必要的包（如果尚未安装）：

install.packages("ggfortify")
library(ggfortify)
library(ggplot2)

然后，假设你已经有了NMDS结果，例如来自`cmdscale()`或者`metaMDS()`的`data`对象，你可以这样操作：

# 假设data是一个包含NMDS坐标的数据框，比如'nmds_data'
nmds_plot <- ggplot(data, aes(x = PC1, y = PC2)) +
  geom_point(shape = 16, color = "blue") +  # 形状16代表圆形点
  stat_ellipse(level = 0.95, sepal_width = TRUE)  # 添加95%置信椭圆，sepal_width=True让椭圆更美观

nmds_plot

`level`参数控制置信水平，这里设置为0.95意味着95%的数据落在椭圆内。`sepal_width`参数可以调整椭圆的宽度和高度比，使其看起来像花瓣。

请注意，由于统计推断依赖于数据的分布和计算，置信椭圆并不总是完全准确地反映数据的不确定性，特别是在样本量较小的情况下。

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。