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     相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性,corrplot作为一个相关系数的多样式展示包,对我们的科研学习帮助巨大

    01

    效果图

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    02

    上代码

    相关矩阵可视化包:corrplot

    ### 声  明:本内容为作者借助R3.6.3和Rstudio及相关包制作而成,仅供学习交流,咨询交流加wx:huyanggs 或Email:huyanggs@hotmail.com### 主  题:相关性分析图表可视化### 数据源:R自带数据集mtcars### author:@拴小林Nobeli### 时  间:2020/3/28## 1.读取并了解数据集data(mtcars)# > names(mtcars)# [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear" "carb"df # > str(df)# 'data.frame':  32 obs. of  11 variables:#   $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...# $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...# $ disp: num  160 160 108 258 360 ...# $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...# $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...# $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...# $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...# $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...# $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...# $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...# $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...## 2.相关系数计算res ## 3.安装并加载corrplot包# install.packages("corrplot")library(corrplot)
    1.简单相关性系数可视化
    corrplot(res)

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    # 不同method的相关性系数图表corrplot(res,method="pie",tl.col="black",tl.srt=45, title = "method=pie的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))  #饼图corrplot(res,method="ellipse",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=ellipse的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2)) #椭圆corrplot(res, method="number",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=number的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))#数字# 参数解释# method:展示方法# shade.col:背景颜色# tl.col:坐标颜色;tl.srt:坐标内容旋转角度# title:设置标题# cex.main:标题相对于默认大小的调整倍数# mar:图形元素的边距,默认“下左上右”顺序# 学习更多# ??corrplot

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    2.混合相关性系数可视化

    (上下三角矩阵)

    corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45,          title = "type = upper的数字+饼图", mar = c(2,2,3,2))  #上三角corrplot.mixed(res, title = "图形和数值混合矩阵", mar = c(2,2,3,2)) #图形和数值混合矩阵corrplot.mixed(res, lower.col = "black", number.cex = .7,                title = "文字看不清,可以设置文字为黑色lower.col和大小number.cex", mar = c(2,2,3,2))corrplot(res, order = "hclust", addrect = 2,          title = "按hclust聚类方式排序", mar = c(2,2,3,2))  #按hclust聚类方式排序,addrect是添加分组矩形,可自定义分组类#类似于平时热图的kmean分组方式。

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    c1c2ceb32220b6a76d854c1f2590ea94.png

    03

    源代码

    源数据及R代码:

    链接: https://pan.baidu.com/s/1AnDwMpENSLgTlkzHpac3XQ 

    提取码: sx46 

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  • 我是文轩,好久没有画图了,今天是绘图系列的第三篇,今天记录的是有关相关系数矩阵系列的图✪ 相关系数矩阵✪在学多元统计分析的时候,一开始相信都会学协方差矩阵和相关系数矩阵,它直观的展示了多个变量之间的...

    我是文轩,好久没有画图了,今天是绘图系列的第三篇,今天记录的是有关相关系数矩阵系列的图

    ✪ 相关系数矩阵✪

    在学多元统计分析的时候,一开始相信都会学协方差矩阵和相关系数矩阵,它直观的展示了多个变量之间的相关性的强弱,当然他的作用不只那么多,今天就来画画相关系数矩阵的一些图,用的是ggplot2画的,其实从很多地方看到还有很多优秀的包用来画相关系数矩阵的图。

    一、相关系数热力图

    一、代码

    使用的是内置数据集mtcars,具体含义点击查看R语言最常用数据集介绍

    二、结果

    在这个图中,每一个方框内的数字就是对于两个变量的相关系数,配色可能不太好看,在绘制的时候可以修改颜色选择,选用更好看的颜色

    二、另外一种相关系数图

    一、代码

    上面那一种是直接将相关系数的大小直接放在方格里面,有的时候不需要展示具体的大小,只需要相对的大小,可以用下面的图

    二、结果

    这个图就有点像画气泡图一样,将一个变量映射到点的大小上,这里用的是相关系数的绝对值映射到上面,从点的大小可以看出相关系数的大小,从颜色可以看出正负相关。

    完整的代码(可以复制)

    更多可关注个人公众号经统阁相关系数矩阵系列图一起学习R语言

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  • 相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性,corrplot作为一个相关系数的多样式展示包,对我们的科研学习帮助巨大”01 效果图02 上代码### 声 明:本内容为作者借助R3.6.3和Rstudio及相关包制作而成,仅供...

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    “ 相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性,corrplot作为一个相关系数的多样式展示包,对我们的科研学习帮助巨大”

    01 效果图

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    02 上代码

    ### 声  明:本内容为作者借助R3.6.3和Rstudio及相关包制作而成,仅供学习交流,咨询交流加wx:huyanggs 或Email:huyanggs@hotmail.com
    ### 主  题:相关性分析图表可视化
    ### 数据源:R自带数据集mtcars
    ### author:@拴小林Nobeli
    ### 时  间:2020/3/28
    
    
    ## 1.读取并了解数据集
    data(mtcars)
    # > names(mtcars)
    # [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear" "carb"
    
    df <- mtcars
    # > str(df)
    # 'data.frame':	32 obs. of  11 variables:
    #   $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
    # $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
    # $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
    # $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
    # $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
    # $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
    # $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
    # $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
    # $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
    # $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
    # $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
    
    ## 2.相关系数计算
    res <- cor(df)
    
    ## 3.安装并加载corrplot包
    # install.packages("corrplot")
    library(corrplot)
    
    #简单相关性系数可视化
    corrplot(res)  
    
    
    # 不同method的相关性系数图表
    corrplot(res,method="pie",tl.col="black",tl.srt=45, title = "method=pie的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))  #饼图
    corrplot(res,method="ellipse",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=ellipse的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2)) #椭圆
    corrplot(res, method="number",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=number的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))#数字
    
    
    
    
    #相关系数可视化混合矩阵图
    corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45, 
             title = "type = upper的数字+饼图", mar = c(2,2,3,2))  #上三角
    
    
    corrplot.mixed(res, title = "图形和数值混合矩阵", mar = c(2,2,3,2)) #图形和数值混合矩阵
    
    corrplot.mixed(res, lower.col = "black", number.cex = .7, 
                   title = "文字看不清,可以设置文字为黑色lower.col和大小number.cex", mar = c(2,2,3,2))
    
    
    corrplot(res, order = "hclust", addrect = 2, 
             title = "按hclust聚类方式排序", mar = c(2,2,3,2))  
    #按hclust聚类方式排序,addrect是添加分组矩形,可自定义分组类
    #类似于平时热图的kmean分组方式。

    03 源数据及R代码:

    链接: https://pan.baidu.com/s/1AnDwMpENSLgTlkzHpac3XQ

    提取码: sx46

    首发地址:

    R语言 相关系数混合可视化矩阵实现mp.weixin.qq.com
    13bd0514fd253186b6bb9d437dc52cf7.png
    展开全文
  • 协方差矩阵和相关系数矩阵R语言

    万次阅读 多人点赞 2018-11-30 09:06:21
    一、协方差矩阵 ... 2.R语言实现 #协方差矩阵 #等价于cov(data) data&lt;-as.matrix(data) n&lt;-nrow(data) mx&lt;-diag(1,n)-matrix(1,n,n)/n covA&lt;-t(data)%*%mx%*%data/(...

    一、协方差矩阵

    1.协方差定义

                                              S = \frac{1}{n - 1}\sum_{i=1}^{n}\left ( x_{(i)} -\bar{x}\right )\left ( x_{(i)} -\bar{x}\right )^{T}

     2.R语言实现

    #协方差矩阵
    #等价于cov(data)
    
    data<-as.matrix(data)
    n<-nrow(data)
    mx<-diag(1,n)-matrix(1,n,n)/n
    covA<-t(data)%*%mx%*%data/(n-1);covA 
    
    

      3.可视化运算

    假设有X、Y两个矩阵,分别求X的协方差、Y的协方差、X和Y的协方差。 

                       \LARGE X=\bigl(\begin{smallmatrix} 1& 2&3 \\ 2& 1&1 \\ 3& 3 &2 \end{smallmatrix}\bigr)             \LARGE Y=\bigl(\begin{smallmatrix} 1& 3&2\\ 3& 1&4 \\ 2& 2 &0\end{smallmatrix}\bigr)


    第一步先求X的每一列的均值:

                                                      \LARGE \bar{X}=\bigl(\begin{smallmatrix} 2 \\ 2\\ 2 \end{smallmatrix}\bigr)

    第二步计算X-\bar{X},每列减去每列相应的均值:

                                                     \LARGE X-\bar{X}=\bigl(\begin{smallmatrix} -1& 0&1 \\ 0& -1&-1 \\ 1& 1 &0 \end{smallmatrix}\bigr)

    第三步乘积求和:

                                \LARGE cov(X)=\bigl(\begin{smallmatrix} -1\\ 0\\ 1\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} -1 &0 & 1 \end{smallmatrix}\bigr)+\bigl(\begin{smallmatrix} 0\\ -1\\ 1\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} 0 &-1 & 1 \end{smallmatrix}\bigr)+\bigl(\begin{smallmatrix} 1\\ -1\\ 0\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} 1 &-1 & 0 \end{smallmatrix}\bigr)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1 & 0.5 & -0.5\\ 0.5 & 1&0.5 \\ -0.5& 0.5& 1 \end{smallmatrix}\bigr)

    同理可得Y的协方差:

                                        \LARGE cov(Y)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1& -1&1 \\ -1& 1&-1 \\ 1& -1 &4 \end{smallmatrix}\bigr)

    求X和Y的协方差,先求Y-\bar{Y}

                                                         \LARGE Y-\bar{Y}=\bigl(\begin{smallmatrix} -1& 1&0 \\ 1& -1&2 \\ 0& 0&-2 \end{smallmatrix}\bigr)

    再乘积求和,用X的每一列乘以Y的每一列的转置:

                                    \LARGE cov(X,Y)=\bigl(\begin{smallmatrix} -1\\ 0\\ 1\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} -1 &1 & 0 \end{smallmatrix}\bigr)+\bigl(\begin{smallmatrix} 0\\ -1\\ 1\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} 1 &-1 & 2 \end{smallmatrix}\bigr)+\bigl(\begin{smallmatrix} 1\\ -1\\ 0\end{smallmatrix}\bigr)\bigl(\begin{smallmatrix} 0 &0 &-2 \end{smallmatrix}\bigr)=\bigl(\begin{smallmatrix} 0.5& -0.5 & -1\\ -0.5 & 0.5&-2 \\ -1& 1& -1 \end{smallmatrix}\bigr)

    二、相关系数矩阵

    1.相关系数定义

                                      r_{jk} = \frac{s_{jk}}{\sqrt{s_{jj}}\sqrt{s_{kk}}}, j,k = 1,2,...,p

    2.R语言实现

    #相关系数矩阵
    #等价于cor(data)
    
    corA<-covA
    for(j in 1:n )
    {
      for(k in 1:n)
      {
        corA[j,k]<-covA[j,k]/(sqrt(covA[j,j])*sqrt(covA[k,k]))
      }
    }
    corA
    
    

       3.可视化运算

    根据前面所求协方差:

                                       \LARGE cov(X)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1 & 0.5 & -0.5\\ 0.5 & 1&0.5 \\ -0.5& 0.5& 1 \end{smallmatrix}\bigr)           \LARGE cov(Y)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1& -1&1 \\ -1& 1&-1 \\ 1& -1 &4 \end{smallmatrix}\bigr)

    按照公式可求得:

                                     \LARGE cor(X)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1 & 0.5 & -0.5\\ 0.5 & 1&0.5 \\ -0.5& 0.5& 1 \end{smallmatrix}\bigr)             \LARGE cor(Y)=\bigl(\begin{smallmatrix} 1 & -1 & 0.5\\ -1 & 1&0.5 \\ 0.5& -0.5& 1 \end{smallmatrix}\bigr)

    相关资料:数据分析与R软件第二版(李素兰著)每章例题代码和数据,下载地址:https://download.csdn.net/download/lph188/10802159

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