使用 network_plot 可视化 R 中的相关矩阵
Use network_plot to visualise correlation matrix in R
我想可视化 60 多个属性的相关矩阵。我试过 'library(corrplot)',结果显示警告:“太多重叠”。然后我试了一下,显示了一个乱七八糟的图,标签太大,曲线重叠。
library(corrr)
data %>% correlate() %>% network_plot(min_cor = 0.4)
我尝试按照https://www.rdocumentation.org/packages/memnet/versions/0.1.0/topics/network_plot调整标签大小和曲线宽度,它显示错误:
Error in network_plot(correlate(data), min_cor = 0.4, nod_cex = 2, :
unused arguments (nod_cex = 2, lab_cex = 1, lab_lwd = 2)
memnet
是一个已弃用的包,已从 CRAN 中删除,所以这是正常的,您不能使用此包中的 network_plot
,但在这里您使用的是 network_plot
来自 corrr
包的函数没有相同的参数:https://www.rdocumentation.org/packages/corrr/versions/0.4.3/topics/network_plot
有 60 个变量,我认为 network_plot
不是可视化的最佳选择。但是,您可以尝试使用 corrplot
如下:
#Create a data frame with random values
df=data.frame(replicate(60,sample(0:60,10,rep=TRUE)))
cor=cor(df)
cor2 <- corrplot::corrMatOrder(cor, order = "FPC", hclust.method = "average")
corrplot::corrplot(cor[cor2,cor2], diag = F, type = "lower",
method = "color", mar = c(1,1,3,1), tl.srt = 60, tl.cex = 0.4)
这将生成更易于解释的图表:
我想可视化 60 多个属性的相关矩阵。我试过 'library(corrplot)',结果显示警告:“太多重叠”。然后我试了一下,显示了一个乱七八糟的图,标签太大,曲线重叠。
library(corrr)
data %>% correlate() %>% network_plot(min_cor = 0.4)
我尝试按照https://www.rdocumentation.org/packages/memnet/versions/0.1.0/topics/network_plot调整标签大小和曲线宽度,它显示错误:
Error in network_plot(correlate(data), min_cor = 0.4, nod_cex = 2, : unused arguments (nod_cex = 2, lab_cex = 1, lab_lwd = 2)
memnet
是一个已弃用的包,已从 CRAN 中删除,所以这是正常的,您不能使用此包中的 network_plot
,但在这里您使用的是 network_plot
来自 corrr
包的函数没有相同的参数:https://www.rdocumentation.org/packages/corrr/versions/0.4.3/topics/network_plot
有 60 个变量,我认为 network_plot
不是可视化的最佳选择。但是,您可以尝试使用 corrplot
如下:
#Create a data frame with random values
df=data.frame(replicate(60,sample(0:60,10,rep=TRUE)))
cor=cor(df)
cor2 <- corrplot::corrMatOrder(cor, order = "FPC", hclust.method = "average")
corrplot::corrplot(cor[cor2,cor2], diag = F, type = "lower",
method = "color", mar = c(1,1,3,1), tl.srt = 60, tl.cex = 0.4)
这将生成更易于解释的图表: