相关强度的可视化

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以下内容转自 数析学院，如果同学们想了解更多，可以直接查看原文


在R中，我们如何对变量间的相关强度进行可视化？


假设我们有如下所示数据集：

1. set.seed(955)
   
2.     vvar <- 1:20 + rnorm(20,sd=3)
   
3.     wvar <- 1:20 + rnorm(20,sd=5)
   
4.     xvar <- 20:1 + rnorm(20,sd=3)
   
5.     yvar <- (1:20)/2 + rnorm(20, sd=10)
   
6.     zvar <- rnorm(20, sd=6)
   
7.    
   
8.    
   
9.     # 一个包含多组变量的数据框
   
10.     data <- data.frame(vvar, wvar, xvar, yvar, zvar)
    
11.     head(data)
    
12.     #>        vvar       wvar     xvar       yvar      zvar
    
13.     #> 1 -4.252354  5.1219288 16.02193 -15.156368 -4.086904
    
14.     #> 2  1.702318 -1.3234340 15.83817 -24.063902  3.468423
    
15.     #> 3  4.323054 -2.1570874 19.85517   2.306770 -3.044931
    
16.     #> 4  1.780628  0.7880138 17.65079   2.564663  1.449081
    
17.     #> 5 11.537348 -1.3075994 10.93386   9.600835  2.761963
    
18.     #> 6  6.672130  2.0135190 15.24350  -3.465695  5.749642

复制代码

接下来我们来绘制能直观反映相关程度的图像：

1. library(ellipse)
   
2.    
   
3.     # 构建相关系数表
   
4.     ctab <- cor(data)
   
5.     round(ctab, 2)
   
6.     #>       vvar  wvar  xvar  yvar  zvar
   
7.     #> vvar  1.00  0.61 -0.85  0.75 -0.21
   
8.     #> wvar  0.61  1.00 -0.81  0.54 -0.31
   
9.     #> xvar -0.85 -0.81  1.00 -0.63  0.24
   
10.     #> yvar  0.75  0.54 -0.63  1.00 -0.30
    
11.     #> zvar -0.21 -0.31  0.24 -0.30  1.00
    
12.    
    
13.     # 绘制图像，减少画布的边际留白
    
14.     plotcorr(ctab, mar = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
    
15.    
    
16.     # 在上面代码的基础上加入用于反应相关系数大小的颜色
    
17.     colorfun <- colorRamp(c("#CC0000","white","#3366CC"), space="Lab")
    
18.     plotcorr(ctab, col=rgb(colorfun((ctab+1)/2), maxColorValue=255),
    
19.              mar = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1))

复制代码

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关键词：可视化 ellipse Library BRARY 相关系数表