如何用三个 LD 绘制判别分析结果答案

【问题标题】：How plot a discriminant analysis resualts with three LD如何用三个 LD 绘制判别分析结果
【发布时间】：2017-10-30 19:02:29
【问题描述】：

我必须绘制判别分析函数的结果。但是判别函数给了我三个 LD ， LD1,LD2,LD3 。

我只知道如何使用此代码在 2D 中绘图。（X=LD2 和 Y=LD1）：

library(gridExtra)
library(MASS)
library(ggplot2)
library(scales)

require(MASS)
require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)

pca <- prcomp(tab[,-17],
              center = TRUE,
              scale. = TRUE) 

prop.pca = pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2)

lda <- lda(Y ~ ., 
           tab, 
           prior = c(1,1,1,1)/4)


r <- lda(formula = Y ~ ., 
         data = tab, 
         prior = c(1,1,1,1)/4)


prop.lda = r$svd^2/sum(r$svd^2)

plda <- predict(object = lda,
                newdata = tab)


dataset = data.frame(Y = tab[,"Y"],
                     pca = pca$x, lda = plda$x)

df=data.frame(lda.LD1,lda.LD2,lda.LD3)

scatterplot3d(df[, 1:3], pch = 16, grid=FALSE, box=FALSE)

p1 <- ggplot(dataset) + geom_point(aes(lda.LD1, lda.LD2,colour = Y, shape = Y), size = 2.5) + 
  labs(x = paste("LD1 (", percent(prop.lda[1]), ")", sep=""),
       y = paste("LD2 (", percent(prop.pca[2]), ")", sep=""))

p2=ggplot(dataset) + geom_point(aes(pca.PC1, pca.PC2, colour = Y, shape = Y), size = 2.5) +
  labs(x = paste("PC1 (", percent(prop.pca[1]), ")", sep=""),
       y = paste("PC2 (", percent(prop.pca[2]), ")", sep=""))

grid.arrange(p1, p2)

它给了我这个不太清楚的图表：

如何处理 PC3 和 LD3 以进行 3D 绘图并使其更加可见？？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我使用 plotly 包得到解决方案：

library(plotly)
dataset = data.frame(Y = tab[,"Y"],
                     pca = pca$x, lda = plda$x)


p <- plot_ly(dataset, x = ~lda.LD1, y = ~lda.LD2, z = ~lda.LD3, color = ~Y, colors = c('#4AC6B7', '#1972A4', '#965F8A', '#FF7070')) %>%
  add_markers() %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = 'LD1'),
                      yaxis = list(title = 'LD2'),
                      zaxis = list(title = 'LD3'))

【讨论】：