R 使用ggplot，我如何在散点图中框定属于一个组的点？

在我的数据中，我将每个观察结果归为一组。我想在散点图中绘制数据，并将每组框起来以显示差异。据我所知，如果使用Kmens、pam或clara的clusteres数据，R中有几个函数可以这样做（例如ggfortify包中的autoplot（），factoextra包中的fviz_cluster（）或cluster包中的clustlot（））。例如，我使用iris数据集和ggfortify包

library(ggplot2)
library(ggfortify)

#dimension reduction
IrisPrinComp <- princomp(formula=~Sepal.Length +Sepal.Width +Petal.Length +Petal.Width, data = iris )

IrisWithPrinComp <- cbind(iris, IrisPrinComp$scores)

IrisWithPrinComp$FactorSpecies <- factor(IrisWithPrinComp$Species)

#Plot
ggplot(data=IrisWithPrinComp, aes(x=Comp.1, y=Comp.2, color=FactorSpecies))+geom_point()

库（ggplot2）
图书馆（GGF）
#降维
IrisPrinComp您可以从
ggalt
包中使用
geom_encycle




库（dplyr）
图书馆（GG2）
图书馆（tibble）
#devtools:：install_github（“hrbrmstr/ggalt”）
图书馆（ggalt）
princomp（公式=~萼片长度+萼片宽度+花瓣长度+花瓣宽度，
数据=iris）%>%
强化（）%>%
添加列（因子种类=因子（iris$种类））%>%
ggplot（aes（x=成分1，y=成分2，颜色=因子种类））+
几何点（）+
几何环（aes（组=因子种类））

您可以使用
ggalt
软件包中的
geom\u encycle




库（dplyr）
图书馆（GG2）
图书馆（tibble）
#devtools:：install_github（“hrbrmstr/ggalt”）
图书馆（ggalt）
princomp（公式=~萼片长度+萼片宽度+花瓣长度+花瓣宽度，
数据=iris）%>%
强化（）%>%
添加列（因子种类=因子（iris$种类））%>%
ggplot（aes（x=成分1，y=成分2，颜色=因子种类））+
几何点（）+
几何环（aes（组=因子种类））

你有什么问题？你有什么问题？
Irisclusters <- kmeans(x = IrisWithPrinComp[,c("Comp.1", "Comp.2")], centers = 3, iter.max = 20, nstart = 5)

IrisWithPrinComp$Cluster <- factor(Irisclusters$cluster)

autoplot(Irisclusters, data = IrisWithPrinComp, frame=T)