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在本文中，我们描述了如何使用R语言进行相关矩阵分析及其可视化（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化
数据准备
# 选择感兴趣的列 mydata <- mtcars %>% select(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec) # 添加一些缺失值 mydata$hp[3] <- NA # 检查数据 head(mydata, 3)
## mpg disp hp drat wt qsec ## Mazda RX4 21.0 160 110 3.90 2.62 16.5 ## Mazda RX4 Wag 21.0 160 110 3.90 2.88 17.0 ## Datsun 710 22.8 108 NA 3.85 2.32 18.6
计算相关矩阵
res.cor <- correlate(mydata) res.cor
## # A tibble: 6 x 7 ## rowname mpg disp hp drat wt qsec ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 mpg NA -0.848 -0.775 0.681 -0.868 0.419 ## 2 disp -0.848 NA 0.786 -0.710 0.888 -0.434 ## 3 hp -0.775 0.786 NA -0.443 0.651 -0.706 ## 4 drat 0.681 -0.710 -0.443 NA -0.712 0.0912 ## 5 wt -0.868 0.888 0.651 -0.712 NA -0.175 ## 6 qsec 0.419 -0.434 -0.706 0.0912 -0.175 NA
该函数的其他参数correlate()包括：
method：字符串，指示要计算哪个相关系数（或协方差）。“pearson”（默认），“kendall”或“spearman”之一。diagonal：将对角线设置为的值（通常为数字或NA）。
探索相关矩阵
过滤相关性高于0.8：
## # A tibble: 6 x 3 ## rowname colname cor ## <chr> <chr> <dbl> ## 1 disp mpg -0.848 ## 2 wt mpg -0.868 ## 3 mpg disp -0.848 ## 4 wt disp 0.888 ## 5 mpg wt -0.868 ## 6 disp wt 0.888
特定的列/行
此函数的作用与dplyr类似slect()，但也会从行中排除选定的列。
- 选择相关的结果。所选列将从行中排除：
## # A tibble: 3 x 4 ## rowname mpg disp hp ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 drat 0.681 -0.710 -0.443 ## 2 wt -0.868 0.888 0.651 ## 3 qsec 0.419 -0.434 -0.706
- 选定的列：
## # A tibble: 3 x 4 ## rowname mpg disp hp ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 mpg NA -0.848 -0.775 ## 2 disp -0.848 NA 0.786 ## 3 hp -0.775 0.786 NA
- 删除不需要的列：
## # A tibble: 3 x 4 ## rowname drat wt qsec ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 mpg 0.681 -0.868 0.419 ## 2 disp -0.710 0.888 -0.434 ## 3 hp -0.443 0.651 -0.706
- 按正则表达式选择列
## # A tibble: 4 x 3 ## rowname disp drat ## <chr> <dbl> <dbl> ## 1 mpg -0.848 0.681 ## 2 hp 0.786 -0.443 ## 3 wt 0.888 -0.712 ## 4 qsec -0.434 0.0912
- 选择高于0.8的相关性：
## # A tibble: 2 x 3 ## rowname disp wt ## <chr> <dbl> <dbl> ## 1 disp NA 0.888 ## 2 wt 0.888 NA
- 关注一个变量与所有其他变量的相关性：
# 提取相关系数
## # A tibble: 5 x 2 ## rowname mpg ## <chr> <dbl> ## 1 disp -0.848 ## 2 hp -0.775 ## 3 drat 0.681 ## 4 wt -0.868 ## 5 qsec 0.419
# 绘制mpg与其他变量之间的相关性
重新排序相关矩阵
## # A tibble: 6 x 7 ## rowname wt drat disp mpg hp qsec ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 wt NA -0.712 0.888 -0.868 0.651 -0.175 ## 2 drat -0.712 NA -0.710 0.681 -0.443 0.0912 ## 3 disp 0.888 -0.710 NA -0.848 0.786 -0.434 ## 4 mpg -0.868 0.681 -0.848 NA -0.775 0.419 ## 5 hp 0.651 -0.443 0.786 -0.775 NA -0.706 ## 6 qsec -0.175 0.0912 -0.434 0.419 -0.706 NA
上/下三角
上/下三角形到缺失值
res.cor %>% shave()
## # A tibble: 6 x 7 ## rowname mpg disp hp drat wt qsec ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 mpg NA NA NA NA NA NA ## 2 disp -0.848 NA NA NA NA NA ## 3 hp -0.775 0.786 NA NA NA NA ## 4 drat 0.681 -0.710 -0.443 NA NA NA ## 5 wt -0.868 0.888 0.651 -0.712 NA NA ## 6 qsec 0.419 -0.434 -0.706 0.0912 -0.175 NA
将数据拉伸为长格式
res.cor %>% stretch()
## # A tibble: 36 x 3 ## x y r ## <chr> <chr> <dbl> ## 1 mpg mpg NA ## 2 mpg disp -0.848 ## 3 mpg hp -0.775 ## 4 mpg drat 0.681 ## 5 mpg wt -0.868 ## 6 mpg qsec 0.419 ## # … with 30 more rows
使用tidyverse和corrr包处理相关性
可视化相关系数的分布：
重新排列并过滤相关矩阵：
res.cor %>% focus(mpg:drat, mirror = TRUE) %>%
## # A tibble: 3 x 4 ## rowname mpg disp drat ## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 hp -0.775 0.786 -0.443 ## 2 mpg NA -0.848 0.681 ## 3 disp NA NA -0.710
解释相关性
## rowname mpg disp hp drat wt qsec ## 1 mpg -.85 -.77 .68 -.87 .42 ## 2 disp -.85 .79 -.71 .89 -.43 ## 3 hp -.77 .79 -.44 .65 -.71 ## 4 drat .68 -.71 -.44 -.71 .09 ## 5 wt -.87 .89 .65 -.71 -.17 ## 6 qsec .42 -.43 -.71 .09 -.17
res.cor %>% focus(mpg:drat, mirror = TRUE)
## rowname mpg disp drat ## 1 hp -.77 .79 -.44 ## 2 mpg -.85 .68 ## 3 disp -.71
- 制作相关图：
- 重新排列然后绘制下三角形：
- 制作网络
关联数据库中的数据
- 使用SQLite数据库：
con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), path = ":dbname:") db_mtcars <- copy_to(con, mtcars) class(db_mtcars)
correlate()检测数据库后端，用于tidyeval计算数据库中的相关性，并返回相关数据。
db_mtcars %>% correlate(use = "complete.obs")
- 使用spark：
sc <- sparklyr::spark_connect(master = "local") mtcars_tbl <- copy_to(sc, mtcars) correlate(mtcars_tbl, use = "complete.obs")
