使用ggplot2的stat_密度_2d仅显示高密度区域

我想将 stat_密度2D 函数与分类变量一起使用，但将绘图限制在高密度区域，以减少重叠并提高易读性。

我们以以下数据为例：

plot_data <-
  data.frame(X = c(rnorm(300, 3, 2.5), rnorm(150, 7, 2)),
             Y = c(rnorm(300, 6, 2.5), rnorm(150, 2, 2)),
             Label = c(rep('A', 300), rep('B', 150)))

ggplot(plot_data, aes(X, Y, colour = Label)) + geom_point()

通过二维密度图，我们获得重叠密度

ggplot(plot_data, aes(X, Y)) + 
  stat_density_2d(geom = "polygon", aes(alpha = ..level.., fill = Label))

是否可以只绘制高密度区域（例如level>0.03）？我找到的唯一解决方案是“作弊”并手动修改..levels..变量，可以是阶跃函数，也可以是任何幂变换，就像这个简单的例子一样。

ggplot(plot_data, aes(X, Y)) + 
  stat_density_2d(geom = "polygon", aes(alpha = (..level..) ^ 2, fill = Label)) + 
  scale_alpha_continuous(range = c(0, 1))

而不是修改..levels..变量，是否可以要求 ggplot2/stat_密度2D 函数仅关注特定范围的密度级别？我尝试过玩range or limits的论点scale_alpha_continuous函数没有任何相关结果...

Thanks!

Option 1
通过添加到stat_density_2d论证bins您绝对可以避免过度绘制，以一种非常经济的方式控制和吸引人们对许多密度区域的注意。

set.seed(123)
plot_data <-
  data.frame(
    X = c(rnorm(300, 3, 2.5), rnorm(150, 7, 2)),
    Y = c(rnorm(300, 6, 2.5), rnorm(150, 2, 2)),
    Label = c(rep('A', 300), rep('B', 150))
  )
ggplot(plot_data, aes(X, Y, group = Label)) +
  stat_density_2d(geom = "polygon",
                  aes(alpha = ..level.., fill = Label),
                  bins = 4) 

Option 2
手动分配颜色，对于我们不想绘制的那些级别，NA。主要缺点是，我们应该提前知道所需的级别和颜色数量（或计算它们）。在我的例子中set.seed(123)我们需要 7 个。

ggplot(plot_data, aes(X, Y, group = Label)) +
  stat_density_2d(geom = "polygon", aes(fill = as.factor(..level..))) +
  scale_fill_manual(values = c(NA, NA, NA,"#BDD7E7", "#6BAED6", "#3182BD", "#08519C"))