Como eu faço para inserir uma elipse de confiança neste gráfico acima de Análise discriminante, não sei como usar o comando:
plot(marajoara.norm.ldakm1,dimen=2,ylim=c(-5,5),xlim=c(20,35),
cex=1,col=marajoara.norm.km1$cluster)
library(ellipse)
plot(ellipse(S, centre = , t = ), type = "l")
 
Abaixo tem o script que gerou este gráfico, e estou enviando também o arquivo de dados.
http://www.datafilehost.com/download-1eccadf2.html
 
 
 
 
marajoara=read.csv('Marajoara Mario.csv',head=T,dec=',',sep=';')
marajoara.norm=sapply(data.frame(marajoara[,2:15]),scale)
#marajoara.norm=(data.frame(marajoara[,2:15]))
#summary(marajoara.norm)
#library(fBasics)
#basicStats(marajoara.norm)
marajoara.norm.h=hclust(dist(marajoara.norm),method='average')
#marajoara.norm.h=hclust(dist(marajoara.norm)^2,method='ward')
plot(marajoara.norm.h,main='Marajoara original-Ward Linkage\n Square Euclidian Distance\n Hclust Dendograma')
#pdf('figuras/Marajoara-original-dendograma-hclust-average.pdf')
library(cluster)
marajoara.norm.d=diana(dist(marajoara.norm))
plot(marajoara.norm.d,main='Marajoara original-Divisive Dendograma')
#pdf('figuras/Marajoara-original-dendograma-divisive.pdf')
#Componentes Principais
initial=tapply(marajoara.norm,list(rep(cutree(marajoara.norm.h,3),
ncol(marajoara.norm)),col(marajoara.norm)),mean)
marajoara.norm.km1=kmeans(marajoara.norm,initial)
marajoara.norm.pca=princomp(marajoara.norm)
marajoara.norm.px=predict(marajoara.norm.pca)
library(MASS)
eqscplot(marajoara.norm.px[,1:2],type='n',xlab='component 1',ylab='component 2')
text(marajoara.norm.px[,1:2],labels=as.character(marajoara.norm.km1$cluster),
col=as.numeric(marajoara.norm.km1$cluster))
title('PCA Marajoara original - clusters kmeans\n centros iniciais corte dendograma hclust 3')
#identify(marajoara.norm.px,n=5)
#pdf('figuras/PCA-Marajoara-original-centros-kmeans\n centros inicias de corte dendograma hclust 3')
 
initial=tapply(marajoara.norm,list(rep(cutree(marajoara.norm.d,3),
ncol(marajoara.norm)),col(marajoara.norm)),mean)
marajoara.norm.km2=kmeans(marajoara.norm,initial)
marajoara.norm.pca=princomp(marajoara.norm)
marajoara.norm.px=predict(marajoara.norm.pca)
eqscplot(marajoara.norm.px[,1:2],type='n',xlab='component 1',ylab='component 2')
text(marajoara.norm.px[,1:2],labels=as.character(marajoara.norm.km2$cluster),
col=as.numeric(marajoara.norm.km2$cluster))
title('PCA Marajoara original - clusters kmeans\n centros iniciais corte dendograma diana 3')
#identify(marajoara.norm.px,n=5)
#pdf('figuras/PCA-Marajoara-original-centros-kmeans\n centros inicias de corte dendodiana-3.pdf')
marajoara.norm.km=kmeans(marajoara.norm,3)
marajoara.norm.pca=princomp(marajoara.norm)
marajoara.norm.px=predict(marajoara.norm.pca)
eqscplot(marajoara.norm.px[,1:2],type='n',xlab='component 1',ylab='component 2')
text(marajoara.norm.px[,1:2],labels=as.character(marajoara.norm.km$cluster),
col=marajoara.norm.km$cluster)
title('PCA Marajoara original - clusters kmeans 3 centros')
#identify(marajoara.norm.px,n=5)
#pdf('figuras/PCA-Marajoara-original-clusters-kmeans-3-centros.pdf')
 
#Análise Discriminante Linear
marajoara.norm.ldakm1=lda(marajoara.norm,as.character(marajoara.norm.km1$cluster))
plot(marajoara.norm.ldakm1,dimen=2,cex=1,col=marajoara.norm.km1$cluster)
title('LDA Marajoara-Grupo do K-Means - corte dendograma hclust em 3')
#pdf('figuras/LDA-Marajoara-grupos-kmeans-dendohclust-3.pdf')
#fazendo um zoom no gráfico corta um ponto
plot(marajoara.norm.ldakm1,dimen=2,ylim=c(-5,5),xlim=c(20,35),
cex=1,col=marajoara.norm.km1$cluster)
title('LDA Marajoara-parte do gráfico para visualização\n Grupos do K-Means-corte dendograma hclust em 3')
#identify(marajoara.norm.km1$cluster,n=5)
#pdf('figuras/LDA-Marajoara-grupos-kmeans-dendodiana-3.pdf')
library(ellipse)
plot(ellipse(S, centre = , t = ), type = "l")