用ggplot检测变更点

如何解决用ggplot检测变更点

我正在开发一个闪亮的应用程序，其中要上传和读取多个数据文件。 我想根据changepoint检测到cpt.meanvar。为此，我使用了changepoint和changepoint.np软件包。

我希望能够提取出绘图的特定部分（即数据集），以用于闪亮的应用程序中的进一步分析和处理。应该可以通过检测变更点来检测和提取该部分。

M2 <- data.frame(x,y)

这是我尝试检测变更点并将其绘制在图形上的方法：

df1 <- data.frame(x = M2[,1],y = (M2[,2]-min(M2[1,2])))
mcpt <- changepoint::cpt.meanvar(df1$y,method = "PELT")
plot(mcpt)

这仅生成一个正态图，而实际上它必须是散点图。

这是情节的样子：

问题1）如何使用ggplot或plotly做同样的事情？

问题2）如果我要分开此散点图的某些特定部分并将其用于进一步分析，我该怎么做？例如如果我想让该应用自动检测并提取中间平面的数据点，则该中间点从0行开始升高。

解决方法

您可以获取变更点索引和属性以创建图：

df1 <- data.frame(x=1:200,y = c(rnorm(100,1,1),rnorm(100,-1,2)))
plot(y)
mcpt <- changepoint::cpt.meanvar(df1$y,method = "PELT")

# Get the index of change points:
mcpt.pts <- attributes(mcpt)$cpts 
mcpt.pts 

# Get the position of the change points:
df1$x[mcpt.pts]

# Get mean and variance of the different segments
mcpt.var<- attributes(mcpt)$param.est$var
mcpt.var
mcpt.mean<- attributes(mcpt)$param.est$mean
mcpt.mean


# Plot with ggplot :
df1$mean <- rep(mcpt.mean,c(mcpt.pts[1],diff(mcpt.pts)))
library(ggplot2)
ggplot(df1)+geom_point(aes(x=x,y=y))+geom_line(aes(x=x,y=mean),color='red')

如果要自动绘制变更点之间的每个部分，则：

for (i in 1:length(mcpt.pts)) {
  if (i==1) {
      startidx <- 1 } else {
      startidx <-mcpt.pts[i-1]  
      }
  stopidx <- mcpt.pts[i]
  p <- ggplot(df1[startidx:stopidx,])+geom_point(aes(x=x,color='red')
  print(p)
  readline(prompt="Press [enter] to continue")
}