Cómo dibujar polígonos limpios alrededor de regiones de diagrama de dispersión en ggplot2 [cerrado]

¿Cómo agrego un polígono limpio alrededor de un grupo de puntos en un diagrama de dispersión? Estoy usando ggplot2 pero estoy decepcionado con los resultados de geom_polygon.

El conjunto de datos está allí , como un archivo de texto delimitado por tabulaciones. El siguiente gráfico muestra dos medidas de actitudes hacia la salud y el desempleo en muchos países:

Me gustaría cambiar de geom_density2dmenos sofisticado pero empíricamente más correcto geom_polygon. El resultado en datos no clasificados no es útil:

¿Cómo dibujo polígonos 'limpios' que se comporten como rutas de contorno alrededor de los valores min-max yx? Traté de ordenar los datos en vano.

Código:

print(fig2 <- ggplot(d, aes(man, eff, colour=issue, fill=issue)) + 
geom_point() + geom_density2d(alpha=.5) + labs(x = "Efficiency", y = "Mandate"))

El dobjeto se obtiene con este archivo CSV .

Solución:

Gracias a Wayne , Andy W y otros por sus consejos! Los datos, el código y los gráficos se han publicado en GitHub . El resultado se ve así:

Al buscar en Google, encontré el sitio web de Gota Morota, que ya tiene un ejemplo de esto en su sitio web . A continuación se muestra ese ejemplo extendido a sus datos.

library(ggplot2)
work <- "E:\\Forum_Post_Stuff\\convex_hull_ggplot2"
setwd(work)

#note you have some missing data
mydata <- read.table(file = "emD71JT5.txt",header = TRUE, fill = TRUE)
nomissing <- na.omit(mydata) #chull function does not work with missing data

#getting the convex hull of each unique point set
df <- nomissing
find_hull <- function(df) df[chull(df$eff, df$man), ]
hulls <- ddply(df, "issue", find_hull)

plot <- ggplot(data = nomissing, aes(x = eff, y = man, colour=issue, fill = issue)) +
geom_point() + 
geom_polygon(data = hulls, alpha = 0.5) +
labs(x = "Efficiency", y = "Mandate")
plot

Si entiendo tu problema, estás buscando el casco convexo de healthy de unemployment. Probablemente hay varios paquetes para hacer esto en R, uno de los cuales es paquete geometry. Me imagino que los puntos están ordenados en orden alrededor del perímetro, pero tendrías que verificar eso.

EDITAR: Aquí hay un ejemplo, que no usa ggplot, pero espero que sea útil. El ejemplo en la chulldocumentación parece estar equivocado, lo que podría estar desconcertando:

X <- matrix(rnorm(2000), ncol = 2)
X.chull <- chull (X)
X.chull <- c(X.chull, X.chull[1])
plot (X)
lines (X[X.chull,])

EDITAR 2: OK, aquí hay algo usando ggplot2. Nos convertimos Xen a data.framecon variables xy y. Luego:

library(ggplot2)
X <- as.data.frame(X)
hull <- chull(X)
hull <- c(hull, hull[1])
ggplot(X, aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(data=X[hull,], fill="red") + geom_point()

Tenga en cuenta que geom_pointestá usando los datos ( X) y aes del ggplot, mientras que lo estoy anulando en el geom_polygon.

Para obtenerlo completamente, necesitaría poner la x e y para el casco para ambos problemas bar, utilizando una tercera columna issuepara diferenciarlos.

A partir de esta tarde, he incluido la chullfunción dentro de un paquete R como una geom_convexhullfunción.

Una vez que se carga el paquete, se puede usar como cualquier otra geom, en su caso debería ser algo como:

ggplot(d, aes(man, eff, colour=issue, fill=issue)) + 
  geom_convexhull(alpha=.5) + 
  geom_point() + 
  labs(x = "Efficiency", y = "Mandate"))

El paquete está disponible en github: https://github.com/cmartin/ggConvexHull