如何使用R語言中的corrplot來繪制相關系數矩陣熱圖

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R語言也是目前常用的數據分析編程語言之一，目前經過使用者、科學家們的開發，其功能也比較強大。本文就使用R語言中的corrplot來繪制相關系數矩陣熱圖進行介紹。

下面以波士頓Boston的房價數據為例，這個數據是數據挖掘、機器學習中常用的數據，可以到UCI的機器學習數據庫去下載：archive.ics.uci.edu/ml/

數據集有506個觀測樣本，14個變量：

首先，將數據導入R軟件中：

> mydata<-read.table('E:/Boston-house-prices.csv',head=T,sep=',',stringsAsFactors = FALSE )
> summary(mydata)

然后計算相關系數，并下載相關系數矩陣corrplot包：

> res <- cor(mydata)
> install.packages("corrplot") #下載相關系數矩陣corrplot包
> corrplot(res, method = "shade",shade.col = NA, tl.col ="black", tl.srt = 45, order = "AOE") # 繪制相關系數矩陣圖

得到圖形：

相關系數圖中顏色越深表示，兩個變量間的相關系數越接近1.圖中可以看到，Boston的中位數房價（MEDV）一列中，與LSTAT、PTRATIO、RM等變量間的相關關系最大。

下面著重說說corrplot這個函數：

在corrplot(res, method = "shade",shade.col = NA, tl.col ="black", tl.srt = 45, order = "AOE") 這條命令中，

res：代表需要可視化的相關系數矩陣；

method = "shade"代表指定可視化的方法，可以是圓形、方形、橢圓形、數值、陰影、顏色或餅圖形，method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie")；

shade.col = NA：指定圖形展示的顏色，默認以均勻的顏色展示；

tl.col：指定文本標簽的顏色，即圖形的文字標簽是什么顏色的，默認為黑色；

tl.srt = 45，表示文字標簽的大小；

order = "AOE"：指定相關系數排序的方法，可以是原始順序(original)、特征向量角序(AOE)、第一主成分順序(FPC)、層次聚類順序(hclust)和字母順序，一般”AOE”排序結果都比”FPC”要好，order = c("original", "AOE", "FPC", "hclust", "alphabet")。

根據corrplot函數不同的屬性，可以變換屬性，繪制不同的相關系數矩陣熱圖：

感謝各位的閱讀，以上就是“如何使用R語言中的corrplot來繪制相關系數矩陣熱圖”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對如何使用R語言中的corrplot來繪制相關系數矩陣熱圖這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！