r在散点图中识别两个种群

我将两个光栅与一个简单的逐细胞散点图进行比较，发现我有两个看似不同的总体：

现在，我正试图提取每个群体的位置（例如，通过隔离行ID），这样我就可以看到它们在光栅中的位置，并可能理解为什么会出现这种行为。下面是一个可复制的示例：

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X您的数据有一条线性分隔线。您可以通过以下方式找到它：

plot(df$X,df$Y)
Pts = locator(2)

您需要单击原点下方两个组之间的一个点，以及最右侧（组之间）的另一个点。根据你的数据，我得到了

Pts
$x
[1]   0.8066296 994.9723687
$y
[1]   48.56932 1255.32870

## Slope
(Pts$y[2] - Pts$y[1]) / (Pts$x[2] - Pts$x[1])
[1] 1.213841

## Draw the line to confirm 
abline(48,1.2, col="red")

## use the line to distinguish the groups
Group = rep(1, nrow(df))
Group[df$X*1.2 + 48 < df$Y] = 2
plot(df, pch=20, col=Group)

Pts
$x
[1]   0.8066296 994.9723687
$y
[1]   48.56932 1255.32870
##斜坡
（分$y[2]-分$y[1]）/（分$x[2]-分$x[1]）
[1] 1.213841
##划线确认
abline（48,1.2，col=“红色”）
##使用该行来区分组
组=代表（1，nrow（df））
组[df$X*1.2+48

光谱聚类有助于识别边界清晰的点簇。一个很大的优点是它是无监督的，即不太依赖于人的判断，尽管该方法速度慢，需要提供一些超参数（例如聚类数）

下面是集群的代码。在您的情况下，代码大约需要几分钟

library(kernlab)
specc_df <- specc(as.matrix(df),centers = 2)
plot(df, col = specc_df)

库（kernlab）
我不明白你想干什么。期望的结果是什么？在你的原始图片中，看起来你有很多重叠。你将如何解决这个问题？你只是想用眼睛把他们分开吗？或者你有“孤立群”的数学定义吗？谢谢raymkchow，但我的原始数据有大约1000000行，所以这个解决方案在这种情况下似乎不可行哦，那么我们还需要一些更好的答案。你能把这个要求加到问题上吗？