Cómo dibujar polígonos nítidos alrededor de las regiones del gráfico de dispersión en el ggplot2

Question

¿Cómo añado un polígono nítido alrededor de un grupo de puntos en un gráfico de dispersión? Estoy usando ggplot2 pero estoy decepcionado con los resultados de geom_polygon .

El conjunto de datos es por ahí como un archivo de texto delimitado por tabulaciones. El gráfico siguiente muestra dos medidas de las actitudes hacia la salud y el desempleo en un grupo de países:

Me gustaría cambiar de geom_density2d a la menos elegante pero empíricamente más correcta geom_polygon . El resultado de los datos no clasificados no es útil:

¿Cómo dibujo polígonos "limpios" que se comportan como caminos de contorno alrededor de los valores min-max y-x? Intenté ordenar los datos sin éxito.

Código:

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

El d El objeto se obtiene con este archivo CSV .

Solución:

Gracias a Wayne , Andy W y otros para sus indicaciones! Los datos, el código y los gráficos han sido enviado a GitHub . El resultado se ve así:

Answer 1

Buscando un poco en Google he dado con la página web de Gota Morota que tiene un ejemplo de cómo hacer esto ya en su sitio web . A continuación se muestra ese ejemplo ampliado 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

Answer 2

Unos estudiantes del Skidmore College hicieron recientemente un sencillo experimento y comprobaron que las diferencias eran de varios metros entre sí, pero nada más.

http://academics.skidmore.edu/blogs/onlocation/2012/03/30/smartphone_accuracy/

Answer 3

A partir de esta tarde, he envuelto el chull dentro de un paquete R como geom_convexhull función.

Una vez cargado el paquete, se puede utilizar como cualquier otro geom, en tu caso debería ser algo así 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