author: “唐源”

ggfortify 有着简单易用的统一的界面来用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化的一个R工具包。这让许多的统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进行任何处理就能以 `{ggplot}` 的风格画出好看的图，大大地提高了工作的效率。

虽然ggfortify已经在CRAN上，但是由于最近很多的功能都还在快速增加，还是推荐大家从Github上下载和安装

    library(devtools)
    install_github('sinhrks/ggfortify')
    library(ggfortify)

接下来我将简单介绍一下怎么用 `{ggplot2}` 和 `{ggfortify}` 来很快的对PCA, clustering, 以及LFDA的结果进行可视化。然后将简单介绍用 `{ggfortify}` 来对时间序列进行迅速的可视化。

# PCA (主成分分析)

`{ggfortify}` 使 `{ggplot2}` 知道怎么诠释PCA对象. 加载好 `{ggfortify}`包之后, 你可以对`stats::prcomp` 和 `stats::princomp`对象使用 `ggplot2::autoplot`。

    library(ggfortify)
    df <- iris[c(1, 2, 3, 4)]
    autoplot(prcomp(df))

你还可以选择数据中的一列来给画出的点按类别自动分颜色。输入`help(autoplot.prcomp)` 可以了解到更多的其他选择。

    autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species')

比如说给定`label = TRUE` 可以给每个点加上标识(以`rownames`为标准)，也可以调整标识的大小。

    autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species', label = TRUE, label.size = 3)

给定 `shape = FALSE` 可以让所有的点消失，只留下标识，这样可以让图更清晰，辨识度更大。

    autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species', shape = FALSE, label.size = 3)

给定 `loadings = TRUE` 可以很快的画出特征向量。

    autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species', loadings = TRUE)

同样的，你也可以显示特征向量的标识以及调整他们的大小，更多选择请参考帮助文件。

    autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species',
             loadings = TRUE, loadings.colour = 'blue',
             loadings.label = TRUE, loadings.label.size = 3)

# 因素分析

和PCA类似，`ggfortify` 也支持 `stats::factanal` 对象。可调的选择也很广泛。以下给出了简单的例子：

注意 当你使用 `factanal` 来计算分数的话，你必须给定 `scores`的值。

    d.factanal <- factanal(state.x77, factors = 3, scores = 'regression')
    autoplot(d.factanal, data = state.x77, colour = 'Income')

    autoplot(d.factanal, label = TRUE, label.size = 3,
             loadings = TRUE, loadings.label = TRUE, loadings.label.size  = 3)

# K-均值

    autoplot(kmeans(USArrests, 3), data = USArrests)

    autoplot(kmeans(USArrests, 3), data = USArrests, label = TRUE, label.size = 3)

# cluster(集群)

`{ggfortify}` 也支持 `cluster::clara`, `cluster::fanny`, `cluster::pam`。

    library(cluster)
    autoplot(clara(iris[-5], 3))

给定 `frame = TRUE`，可以把`stats::kmeans` 和 `cluster::*` 的每个集群圈出来。

    autoplot(fanny(iris[-5], 3), frame = TRUE)

你也可以通过 `frame.type` 来选择圈的类型。更多选择请参照`ggplot2::stat_ellipse`里面的`frame.type`的`type`关键词。

    autoplot(pam(iris[-5], 3), frame = TRUE, frame.type = 'norm')

# lfda(Fisher局部判别分析)

`{lfda}`包支持一系列的Fisher局部判别分析方法，包括半监督lfda，非线性lfda。你也可以使用`{ggfortify}`来对他们的结果进行可视化。

    library(lfda)

    # Fisher局部判别分析 (LFDA)
    model <- lfda(iris[-5], iris[, 5], 4, metric="plain")
    autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = 'Species')

    # 半监督Fisher局部判别分析 (SELF)
    model <- self(iris[-5], iris[, 5], beta = 0.1, r = 3, metric="plain")
    autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = 'Species')

更多关于集群方面的可视化请参考Github上的Vignette或者Rpubs上的例子。

# 时间序列的可视化

用 `{ggfortify}` 使时间序列的可视化变得及其简单。接下来我将给出一些简单的例子。

# ts对象

    library(ggfortify)
    autoplot(AirPassengers)

可以使用 `ts.colour` 和 `ts.linetype`来改变线的颜色和形状。更多的选择请参考 `help(autoplot.ts)`。

    autoplot(AirPassengers, ts.colour = 'red', ts.linetype = 'dashed')

# 多变量时间序列

    library(vars)
    data(Canada)
    autoplot(Canada)

使用 `facets = FALSE` 可以把所有变量画在一条轴上。

    autoplot(Canada, facets = FALSE)

`autoplot` 也可以理解其他的时间序列类别。可支持的R包有：

- `zoo::zooreg`
- `xts::xts`
- `timeSeries::timSeries`
- `tseries::irts`

一些例子：

    library(xts)
    autoplot(as.xts(AirPassengers), ts.colour = 'green')

    library(timeSeries)
    autoplot(as.timeSeries(AirPassengers), ts.colour = ('dodgerblue3'))

你也可以通过 `ts.geom` 来改变几何形状，目前支持的有 `line`, `bar` and `point`.

    autoplot(AirPassengers, ts.geom = 'bar', fill = 'blue')

    autoplot(AirPassengers, ts.geom = 'point', shape = 3)

# forecast包

    library(forecast)
    d.arima <- auto.arima(AirPassengers)
    d.forecast <- forecast(d.arima, level = c(95), h = 50)
    autoplot(d.forecast)

有很多设置可供调整：

    autoplot(d.forecast, ts.colour = 'firebrick1', predict.colour = 'red',
             predict.linetype = 'dashed', conf.int = FALSE)

# vars包

    library(vars)
    d.vselect <- VARselect(Canada, lag.max = 5, type = 'const')$selection[1]
    d.var <- VAR(Canada, p = d.vselect, type = 'const')

更多可设置可供调整：

    autoplot(predict(d.var, n.ahead = 50), ts.colour = 'dodgerblue4',
             predict.colour = 'blue', predict.linetype = 'dashed')

# changepoint包

    library(changepoint)
    autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers))

    autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers), cpt.colour = 'blue', cpt.linetype = 'solid')

# strucchange包

    library(strucchange)
    autoplot(breakpoints(Nile ~ 1), ts.colour = 'blue', ts.linetype = 'dashed',
             cpt.colour = 'dodgerblue3', cpt.linetype = 'solid')

# dlm包

    library(dlm)
    form <- function(theta){
      dlmModPoly(order = 1, dV = exp(theta[1]), dW = exp(theta[2]))
    }

    model <- form(dlmMLE(Nile, parm = c(1, 1), form)$par)
    filtered <- dlmFilter(Nile, model)

    autoplot(filtered)

    autoplot(filtered, ts.linetype = 'dashed', fitted.colour = 'blue')

    smoothed <- dlmSmooth(filtered)
    class(smoothed)

    ## [1] "list"

    autoplot(smoothed)

    p <- autoplot(filtered)
    autoplot(smoothed, ts.colour = 'blue', p = p)

# KFAS包

    library(KFAS)
    model <- SSModel(
      Nile ~ SSMtrend(degree=1, Q=matrix(NA)), H=matrix(NA)
    )

    fit <- fitSSM(model=model, inits=c(log(var(Nile)),log(var(Nile))), method="BFGS")
    smoothed <- KFS(fit$model)
    autoplot(smoothed)

使用 `smoothing='none'` 可以画出过滤后的结果。

    filtered <- KFS(fit$model, filtering="mean", smoothing='none')
    autoplot(filtered)

    trend <- signal(smoothed, states="trend")
    class(trend)

    ## [1] "list"

    p <- autoplot(filtered)
    autoplot(trend, ts.colour = 'blue', p = p)

# stats包

可支持的stats包里的对象有：

- `stl`, `decomposed.ts`
- `acf`, `pacf`, `ccf`
- `spec.ar`, `spec.pgram`
- `cpgram`

    autoplot(stl(AirPassengers, s.window = 'periodic'), ts.colour = 'blue')

    autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE))

    autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE), conf.int.fill = '#0000FF', conf.int.value = 0.8, conf.int.type = 'ma')

    autoplot(spec.ar(AirPassengers, plot = FALSE))

    ggcpgram(arima.sim(list(ar = c(0.7, -0.5)), n = 50))

    library(forecast)
    ggtsdiag(auto.arima(AirPassengers))

    gglagplot(AirPassengers, lags = 4)

更多关于时间序列的例子，请参考Rpubs上的介绍。

最近又多里许多额外的非常好用的功能，比如说现在已经支持`multiplot`同时画多个不同对象，强烈推荐参考Rpubs 以及关注我们Github上的更新。

祝大家使用愉快! 有问题请及时在Github上submit an issue。(可以使用中文)