R語言兩組變量特征相關關系熱圖繪制畫法
更新時間：2022年02月18日 09:19:56 作者：hxj7
本文為大家介紹了如何畫兩組變量（特征）的相關關系熱圖的方法詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步
準備數據
兩組變量的數據可以像下面這樣處理，分別保存在兩個csv文件中。
> # 導入數據及數據預處理
> setwd("D:/weixin/")
> rows <- read.csv("rows.csv")
> cols <- read.csv("cols.csv")
> str(rows)
'data.frame': 100 obs. of 6 variables:
$ r1: num 476 482 640 452 308 ...
$ r2: num 2059 1987 1952 1927 1854 ...
$ r3: num 513 601 682 497 463 ...
$ r4: num 2235 2114 2038 1945 1916 ...
$ r5: num 433 376 525 395 238 ...
$ r6: num 2028 1943 1802 1775 1748 ...
> str(cols)
'data.frame': 100 obs. of 5 variables:
$ c1: num 2387 2437 2484 2349 2198 ...
$ c2: num 540 535 706 509 359 ...
$ c3: num 472 610 465 473 471 ...
$ c4: num 74.4 57.3 49.5 51.8 47.6 ...
$ c5: num 995 915 1038 794 652 ...
簡單熱圖
> # 構建相關關系矩陣 > library(psych) > data.corr <- corr.test(rows, cols, method="pearson", adjust="fdr") > data.r <- data.corr$r # 相關系數 > data.p <- data.corr$p # p值 > > # 畫熱圖 > library(pheatmap) > pheatmap(data.r, clustering_method="average")
只對列進行聚類
> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F)
將相關系數顯示在圖上
> data.r.fmt <- matrix(sprintf("%.2f", data.r), nrow=nrow(data.p)) # 只保留小數點后兩位
> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F, display_numbers=data.r.fmt)
在圖上加上顯著性標記
> getSig <- function(dc) {
+ sc <- ''
+ if (dc < 0.01) sc <- '***'
+ else if (dc < 0.05) sc <- '**'
+ else if (dc < 0.1) sc <- '*'
+ sc
+ }
> sig.mat <- matrix(sapply(data.p, getSig), nrow=nrow(data.p))
> str(sig.mat)
chr [1:6, 1:5] "*" "***" "" "***" "***" "***" "***" "" "***" "**" ...
> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F, display_numbers=sig.mat)
如果想進一步改變圖形效果，可以參考pheatmap函數的用法，修改相應的參數。比如：聚類方式改為complete，加上標題等。
> pheatmap(data.r, clustering_method="complete", cluster_rows=F, display_numbers=sig.mat, main="Corr Heatmap")
以上就是R語言兩組變量特征相關關系熱圖繪制畫法的詳細內容，更多關于R語言繪制相關關系熱圖的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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