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我想在 MATLAB 中重现下图：

例子.png

X 和 Y 坐标有两类点。我想用一个椭圆围绕每个类，标准偏差的一个参数决定了椭圆沿轴走多远。

该图是用另一个软件创建的，我不完全理解它是如何计算椭圆的。

这是我用于此图的数据。第一列是类，第 2 - X，第 3 - Y。我可以用它gscatter来绘制点本身。

A = [
    0   0.89287 1.54987
    0   0.69933 1.81970
    0   0.84022 1.28598
    0   0.79523 1.16012
    0   0.61266 1.12835
    0   0.39950 0.37942
    0   0.54807 1.66173
    0   0.50882 1.43175
    0   0.68840 1.58589
    0   0.59572 1.29311
    1   1.00787 1.09905
    1   1.23724 0.98834
    1   1.02175 0.67245
    1   0.88458 0.36003
    1   0.66582 1.22097
    1   1.24408 0.59735
    1   1.03421 0.88595
    1   1.66279 0.84183
];

gscatter(A(:,2),A(:,3),A(:,1))

仅供参考，这是关于如何绘制椭圆的 SO 问题。所以，我们只需要知道绘制它的所有参数。

更新：

我同意可以将中心计算为 X 和 Y 坐标的平均值。可能我必须PRINCOMP对每个类使用主成分分析 ( ) 来确定角度和形状。仍然在想...

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3 回答 3

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考虑代码：

%# generate data
num = 50;
X = [ mvnrnd([0.5 1.5], [0.025 0.03 ; 0.03 0.16], num) ; ...
      mvnrnd([1 1], [0.09 -0.01 ; -0.01 0.08], num)   ];
G = [1*ones(num,1) ; 2*ones(num,1)];

gscatter(X(:,1), X(:,2), G)
axis equal, hold on

for k=1:2
    %# indices of points in this group
    idx = ( G == k );

    %# substract mean
    Mu = mean( X(idx,:) );
    X0 = bsxfun(@minus, X(idx,:), Mu);

    %# eigen decomposition [sorted by eigen values]
    [V D] = eig( X0'*X0 ./ (sum(idx)-1) );     %#' cov(X0)
    [D order] = sort(diag(D), 'descend');
    D = diag(D);
    V = V(:, order);

    t = linspace(0,2*pi,100);
    e = [cos(t) ; sin(t)];        %# unit circle
    VV = V*sqrt(D);               %# scale eigenvectors
    e = bsxfun(@plus, VV*e, Mu'); %#' project circle back to orig space

    %# plot cov and major/minor axes
    plot(e(1,:), e(2,:), 'Color','k');
    %#quiver(Mu(1),Mu(2), VV(1,1),VV(2,1), 'Color','k')
    %#quiver(Mu(1),Mu(2), VV(1,2),VV(2,2), 'Color','k')
end

截屏

编辑

如果您希望椭圆表示特定水平的标准偏差，正确的做法是缩放协方差矩阵：

STD = 2;                     %# 2 standard deviations
conf = 2*normcdf(STD)-1;     %# covers around 95% of population
scale = chi2inv(conf,2);     %# inverse chi-squared with dof=#dimensions

Cov = cov(X0) * scale;
[V D] = eig(Cov);

OP_DATA

于 2010-08-05T23:33:27.043 回答
2

我会尝试以下方法：

  1. 计算椭圆中心的 xy 质心（链接问题中的 x,y ）
  2. 计算线性回归拟合线得到椭圆长轴（角度）的方向
  3. 计算 x 和 y 轴的标准差
  4. 平移 xy 标准差，使其与拟合线正交 (a,b)
于 2010-08-05T19:07:35.040 回答
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我假设在单个矩阵中只给出一组点，例如

B = A(1:10,2:3);

您可以为每个数据集重现此过程。

  1. 计算椭球的中心，即点的平均值。Matlab函数：mean
  2. 将您的数据居中。Matlab 函数bsxfun
  3. 计算椭球的主轴和它们各自的大小。Matlab函数：eig

连续的步骤如下图所示：

Center = mean(B,1);
Centered_data = bsxfun(@minus,B,Center);
[AX,MAG] = eig(Centered_data' * Centered_data);

AX 的列包含描述椭球主轴的向量，而 MAG 的对角线包含有关其大小的信息。要绘制椭圆体，请使用其大小的平方根来缩放每个主轴。

希望这可以帮助。

一种。

于 2010-08-05T21:07:22.667 回答