Comment donner de la couleur à chaque classe en nuage de points dans R ?

Question

Dans un jeu de données, je souhaite prendre deux attributs et créer un nuage de points supervisé. Est-ce que quelqu'un sait comment donner une couleur différente à chaque classe ?

J'essaie d'utiliser col == c("red","blue","yellow") dans la commande plot mais je ne sais pas si c'est juste comme si j'inclus une couleur de plus, cette couleur vient également dans le nuage de points même si je n'ai que 3 classes.

Merci

Answer 1

Voici une solution utilisant des graphiques traditionnels (et les données de Dirk) :

 > DF <- data.frame(x=1:10, y=rnorm(10)+5, z=sample(letters[1:3], 10, replace=TRUE)) 
> DF
    x        y z
1   1 6.628380 c
2   2 6.403279 b
3   3 6.708716 a
4   4 7.011677 c
5   5 6.363794 a
6   6 5.912945 b
7   7 2.996335 a
8   8 5.242786 c
9   9 4.455582 c
10 10 4.362427 a
> attach(DF); plot(x, y, col=c("red","blue","green")[z]); detach(DF)

Cela repose sur le fait que DF$z est un facteur, donc lors d'un sous-ensemble par celui-ci, ses valeurs seront traitées comme des entiers. Ainsi, les éléments du vecteur de couleur varieront avec z comme suit :

 > c("red","blue","green")[DF$z]
 [1] "green" "blue"  "red"   "green" "red"   "blue"  "red"   "green" "green" "red"    

Vous pouvez ajouter une légende à l'aide de la fonction legend :

 legend(x="topright", legend = levels(DF$z), col=c("red","blue","green"), pch=1)

Answer 2

Voici un exemple que j'ai construit sur la base de cette page .

 library(e1071); library(ggplot2)

mysvm      <- svm(Species ~ ., iris)
Predicted  <- predict(mysvm, iris)

mydf = cbind(iris, Predicted)
qplot(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species, shape = Predicted, 
   data = iris)

Cela vous donne la sortie. Vous pouvez facilement repérer les espèces mal classées à partir de cette figure.

Answer 3

Voici comment je procède en 2018. Qui sait, peut-être qu'un débutant R le verra un jour et tombera amoureux de ggplot2 .

 library(ggplot2)

ggplot(data = iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = c("setosa" = "red", "versicolor" = "blue", "virginica" = "yellow"))