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我正在绘制F1/F2元音图(这里有一个例子).每个元音都有几个点/值,我想在点周围绘制一个椭圆,这样:

• 椭圆覆盖至少80%的点(即在"i"上方的图片中有几个值,但它们包含在椭圆内).
• 位于最小/最大值的方向上.

我可能会让事情复杂化,但三角学和数学对我来说是希腊语.以下是我尝试过的.

Ellipsoidhull()

Ellipsoidhull()在包"cluster"中.如果我将具有F1和F2的矩阵传递给函数,它似乎计算椭圆的中心,但方向值很大.例如:

> olm
      ol.f1 ol.f2 # f1/f2 data
 [1,] 501.3 850.5
 [2,] 488.5 906.5
 [3,] 456.3 857.0
 [4,] 505.8 895.3
 [5,] 499.5 898.0
 [6,] 431.8 891.5
 [7,] 416.3 870.5
 [8,] 506.0 887.8
 [9,] 500.3 985.8
[10,] 513.5 955.3
[11,] 531.5 958.0
[12,] 483.0 847.3
[13,] 533.3 982.8
[14,] 480.8 881.8
[15,] 484.3 884.5

如果传递给ellipsoidhull:

> ellipsoidhull(olm)
'ellipsoid' in 2 dimensions:
 center = ( 480.69 904.33 ); squared ave.radius d^2 = …

我一直在阅读一些方法来使圆圈适合数据(像这样).我想看看这些方法如何处理真实数据以及为此使用R的想法.我试着在rseek上搜索可以帮助解决这个问题的软件包,但是却找不到任何有用的东西.

那么,是否有包可以帮助轻松计算给定数据集的最佳拟合圆(类似于lm()线性模型如何适应数据集)？否则,如何在R中执行这样的任务？