在R中提取fviz_clust绘图坐标，用ggplot自定义K-means聚类图

• 先保存fviz_cluster生成的ggplot对象，再用ggplot_build()解析它的底层数据：

  # 保存聚类图对象
  cluster_plot <- fviz_cluster(kmeans_sag, pcScores_sag[, -5], ellipse.type = "norm")
  # 解析绘图数据
  plot_data <- ggplot_build(cluster_plot)$data
  

• 提取数据点坐标：plot_data[[1]]是散点数据，包含PCA主成分轴的x/y坐标、聚类分组cluster等字段，可直接作为ggplot的数据源。

• 提取聚类椭圆（多边形）坐标：plot_data[[2]]是椭圆的多边形顶点数据，包含x/y坐标、分组group字段，用于绘制自定义聚类边界。

• 自定义ggplot示例：

  library(ggplot2)
  
  # 拆分数据
  point_df <- plot_data[[1]]
  ellipse_df <- plot_data[[2]]
  
  # 自定义绘图
  ggplot() +
    geom_polygon(data = ellipse_df, aes(x = x, y = y, group = group, fill = factor(group)), alpha = 0.2) +
    geom_point(data = point_df, aes(x = x, y = y, color = factor(cluster), shape = factor(cluster)), size = 3) +
    # 手动设置颜色、形状
    scale_color_manual(values = c("#FF6B6B", "#4ECDC4", "#45B7D1")) +
    scale_fill_manual(values = c("#FF6B6B", "#4ECDC4", "#45B7D1")) +
    scale_shape_manual(values = c(16, 17, 18)) +
    labs(x = "PC1", y = "PC2", color = "聚类分组", fill = "聚类分组", shape = "聚类分组") +
    theme_minimal()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Benjamin Colbert