Как я могу создать корреляционную матрицу в R?

86

У меня 92 набора однотипных данных.

Я хочу создать корреляционную матрицу для любых двух возможных комбинаций.

т.е. хочу матрицу 92 х92.

такой, что элемент (ci, cj) должен быть корреляцией между ci и cj.

Как я могу это сделать?

r matrix visualization correlation Свапнил 'Tux' Takle
источник
5
Взгляните на corфункцию или на rcorrфункцию в Hmiscпакете
Мануэль Рамон
Я могу найти соответствие между двумя параметрами. Дело в том, как их расположить в матрице?
Swapnil 'Tux' Takle
6
Как, черт возьми, это получило столько голосов?
Иск Фонда Моники

Ответы:

104

Пример,

 d <- data.frame(x1=rnorm(10),
                 x2=rnorm(10),
                 x3=rnorm(10))
cor(d) # get correlations (returns matrix)
Мануэль Рамон
источник
72

Вы можете использовать пакет corrplot. 

d <- data.frame(x1=rnorm(10),
                 x2=rnorm(10),
                 x3=rnorm(10))
M <- cor(d) # get correlations

library('corrplot') #package corrplot
corrplot(M, method = "circle") #plot matrix

введите описание изображения здесь

Дополнительная информация здесь: http://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html

Jot eN
источник
Можно ли получить график, похожий на эти cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/… , или простую матрицу, но с R-квадратом вместо корреляции Пирсона, Кендалла или Спирмена?
FraNut
R2 равно квадрату коэффициента корреляции Пирсона. Итак, все, что вам нужно, это умножить M на M (умножить корреляционную матрицу на себя) перед созданием графика.
Jot eN
17

Функция cor будет использовать столбцы матрицы при вычислении корреляции. Итак, количество строк должно быть одинаковым в вашей матрице x и матрице y . Например:

set.seed(1)
x <- matrix(rnorm(20), nrow=5, ncol=4)
y <- matrix(rnorm(15), nrow=5, ncol=3)
COR <- cor(x,y)
COR
image(x=seq(dim(x)[2]), y=seq(dim(y)[2]), z=COR, xlab="x column", ylab="y column")
text(expand.grid(x=seq(dim(x)[2]), y=seq(dim(y)[2])), labels=round(c(COR),2))

введите описание изображения здесь

Редактировать:

Вот пример настраиваемых меток строк и столбцов в корреляционной матрице, рассчитанной с помощью одной матрицы:

png("corplot.png", width=5, height=5, units="in", res=200)
op <- par(mar=c(6,6,1,1), ps=10)
COR <- cor(iris[,1:4])
image(x=seq(nrow(COR)), y=seq(ncol(COR)), z=cor(iris[,1:4]), axes=F, xlab="", ylab="")
text(expand.grid(x=seq(dim(COR)[1]), y=seq(dim(COR)[2])), labels=round(c(COR),2))
box()
axis(1, at=seq(nrow(COR)), labels = rownames(COR), las=2)
axis(2, at=seq(ncol(COR)), labels = colnames(COR), las=1)
par(op)
dev.off()

введите описание изображения здесь

Марк в коробке
источник
Пример @Manuel Ramón, вероятно, лучше всего подходит для вашего случая (одна матрица) - организуйте наборы данных в виде столбцов.
Марк в коробке
на изображении выше, как можно «инвертировать» цвета, корреляция красного цвета близка к -1 или 1, а белого - близка к 0?
tagoma 04
image(x=seq(dim(x)[2]), y=seq(dim(y)[2]), z=COR, col=rev(heat.colors(20)), xlab="x column", ylab="y column")
Марк в коробке
@Marcinthebox, как бы вы добавили метки переменных к осям x и y (вместо чисел)? Спасибо
Агустин Индако
@ AgustínIndaco - Я добавил в свой ответ еще один пример. imageФункция автоматически не принимает имена строк и столбцов, так что это должно быть добавлено.
Марк в коробке
15

Взгляните на qtlcharts . Он позволяет создавать интерактивные корреляционные матрицы:

library(qtlcharts)
data(iris)
iris$Species <- NULL
iplotCorr(iris, reorder=TRUE)

введите описание изображения здесь

Это более впечатляюще, когда вы коррелируете больше переменных, как в виньетке пакета: введите описание изображения здесь

эпо3
источник
1

Есть и другие способы добиться этого здесь: ( Нанесите корреляционную матрицу на график ), но мне нравится ваша версия с корреляциями в полях. Есть ли способ добавить имена переменных в столбцы x и y вместо этих номеров индексов? Для меня это было бы идеальным решением. Благодарность!

edit: Я пытался прокомментировать сообщение [Марк в рамке], но я явно не знаю, что делаю. Однако мне удалось ответить для себя на этот вопрос.

если d - это матрица (или исходный фрейм данных), а имена столбцов - это то, что вы хотите, то работает следующее:

axis(1, 1:dim(d)[2], colnames(d), las=2)
axis(2, 1:dim(d)[2], colnames(d), las=2)

las = 0 вернет имена в их нормальное положение, мои были длинными, поэтому я использовал las = 2, чтобы сделать их перпендикулярными оси.

edit2: чтобы подавить функцию image (), печатающую числа в сетке (в противном случае они перекрывают ваши метки переменных), добавьте xaxt = 'n', например:

image(x=seq(dim(x)[2]), y=seq(dim(y)[2]), z=COR, col=rev(heat.colors(20)), xlab="x column", ylab="y column", xaxt='n')
Цеймур
источник