PCA示例中的椭圆类型

Question

在this example中，作者使用ggbiplot可视化虹膜数据的PCA。他还在群体周围绘制椭圆。我的问题 - 那些椭圆是什么类型（概率椭圆，置信椭圆等）？它们代表什么？

原文：

我从虹膜数据集（setosa）中提取了一个组。

log.ir <- log(iris[1:49, 1:4]) # only setosa
ir.species <- iris[1:49, 5]

使用相同的 ggbiplot 函数绘制它（我使用红色椭圆作为“它应该看起来像”与其他库一样。注意：ggbiplot默认的ellipse.prob概率默认为 68％）：

代码：

library(ggbiplot)
g <- ggbiplot(ir.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1, 
              groups = ir.species, ellipse = TRUE, 
              circle = TRUE)
g <- g + scale_color_discrete(name = '')
g <- g + theme(legend.direction = 'horizontal', 
               legend.position = 'top')
print(g)

结果：

尝试使用 stat_ellipse ：

代码：

log.ir <- log(iris[1:49, 1:4]) # only setosa

ir.species <- iris[1:49, 5]

# apply PCA - scale. = TRUE is highly 
# advisable, but default is FALSE. 
ir.pca <- prcomp(log.ir,
                 center = TRUE,
                 scale. = TRUE)

pca1_x <- ir.pca$x[, 1]

pca2_y <- ir.pca$x[, 2]

# create data
set.seed(101)
n <- 1000
x <- rnorm(pca1_x, mean = 2)
y <- rnorm(pca2_y, mean = 2)
df <- data.frame(x = x, y = y, group = "A")

qplot(data = df, x = x, y = y) + stat_ellipse(level = 0.68)

结果：

Momocs：

代码：

log.ir <- log(iris[1:49, 1:4]) # only setosa
ir.species <- iris[1:49, 5]

pca1_x <- ir.pca$x[, 1]
pca2_y <- ir.pca$x[, 2]

plot(pca1_x, pca2_y, asp = 1)

library(Momocs)
ce068 <- conf_ell(pca1_x, pca2_y, conf = 0.68)
cols <- col_hot(10)

lines(ce068$ell, col = cols[9])

结果：

在所有情况下，我使用68％像ggbiplot一样使用，但在所有情况下我都有不同的椭圆。我在这里缺少什么？