使用R语言绘制其他图形之相关系数图

虽然cor()函数可以非常方便快捷的计算出连续变量之间的相关系数，但当变量非常多时，返回的相关系数一定时读者看的眼花缭乱。

下面就以R自带的mtcars数据集为例，讲讲相关系数图的绘制：

cor(mtcars[1:7])
很显然，这么多数字堆在一起肯定很难快速的发现变量之间的相关性大小，如果可以将相关系数可视化，就能弥补一大堆数字的缺陷了。这里介绍corrplot包中的corrplot()函数进行相关系数的可视化，首先来看看该函数的语法和一些重要参数：

corrplot(corr,

method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"),

type = c("full", "lower", "upper"), add = FALSE,

col = NULL, bg = "white", title = "",  is.corr = TRUE,

diag = TRUE, outline = FALSE, mar = c(0,0,0,0),

addgrid.col = NULL, addCoef.col = NULL, addCoefasPercent = FALSE, 

order = c("original", "AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"),

hclust.method = c("complete", "ward", "single", "average",

"mcquitty", "median", "centroid"),

addrect = NULL, rect.col = "black", rect.lwd = 2,

tl.pos = NULL, tl.cex = 1,

tl.col = "red", tl.offset = 0.4, tl.srt = 90,

cl.pos = NULL, cl.lim = NULL,

cl.length = NULL, cl.cex = 0.8, cl.ratio = 0.15, 

cl.align.text = "c",cl.offset = 0.5,

addshade = c("negative", "positive", "all"),

shade.lwd = 1, shade.col = "white",

p.mat = NULL, sig.level = 0.05,

insig = c("pch","p-value","blank", "n"),

pch = 4, pch.col = "black", pch.cex = 3,

plotCI = c("n","square", "circle", "rect"),

lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, ...)

corr：需要可视化的相关系数矩阵

method：指定可视化的方法，可以是圆形、方形、椭圆形、数值、阴影、颜色或饼图形

type：指定展示的方式，可以是完全的、下三角或上三角

col：指定图形展示的颜色，默认以均匀的颜色展示

bg：指定图的背景色

title：为图形添加标题

is.corr：是否为相关系数绘图，默认为TRUE，同样也可以实现非相关系数的可视化，只需使该参数设为FALSE即可

diag：是否展示对角线上的结果，默认为TRUE

outline：是否绘制圆形、方形或椭圆形的轮廓，默认为FALSE

mar：具体设置图形的四边间距

addgrid.col：当选择的方法为颜色或阴影时，默认的网格线颜色为白色，否则为灰色

addCoef.col：为相关系数添加颜色，默认不添加相关系数，只有方法为number时，该参数才起作用

addCoefasPercent：为节省绘图空间，是否将相关系数转换为百分比格式，默认为FALSE

order：指定相关系数排序的方法，可以是原始顺序(original)、特征向量角序(AOE)、第一主成分顺序(FPC)、层次聚类顺序(hclust)和字母顺序，一般”AOE”排序结果都比”FPC”要好

hclust.method：当order为hclust时，该参数可以是层次聚类中ward法、最大距离法等7种之一

addrect：当order为hclust时，可以为添加相关系数图添加矩形框，默认不添加框，如果想添加框时，只需为该参数指定一个整数即可

rect.col：指定矩形框的颜色

rect.lwd：指定矩形框的线宽

tl.pos：指定文本标签(变量名称)的位置，当type=full时，默认标签位置在左边和顶部(lt)，当type=lower时，默认标签在左边和对角线(ld)，当type=upper时，默认标签在顶部和对角线，d表示对角线，n表示不添加文本标签

tl.cex：指定文本标签的大小

tl.col：指定文本标签的颜色

cl.pos：图例（颜色）位置，当type=upper或full时，图例在右表(r)，当type=lower时，图例在底部，不需要图例时，只需指定该参数为n

addshade：只有当method=shade时，该参数才有用，参数值可以是negtive/positive和all，分表表示对负相关系数、正相关系数和所有相关系数添加阴影。注意：正相关系数的阴影是45度，负相关系数的阴影是135度

shade.lwd：指定阴影的线宽

shade.col：指定阴影线的颜色

虽然该函数的参数比较多，但可以组合各种参数，灵活实现各种各样的相关系数图。下面就举几个例子：

library(corrplot)

corr <- cor(mtcars[,1:7])

#参数全部默认情况下的相关系数图

corrplot(corr = corr)

#指定数值方法的相关系数图

corrplot(corr = corr, method="number", col="black", cl.pos="n")

#按照特征向量角序(AOE)排序相关系数图

corrplot(corr = corr, order = 'AOE')

#同时添加相关系数值

corrplot(corr = corr, order ="AOE", addCoef.col="grey")

#选择方法为color

corrplot(corr = corr, method = 'color', order ="AOE", addCoef.col="grey")

我觉得这幅图比上面的圆形图要清爽很多

#绘制圆形轮廓相关系数图

corrplot(corr = corr, col = wb, order="AOE", outline=TRUE, cl.pos="n")

这个图看起来非常像围棋

#自定义背景色

corrplot(corr = corr, col = wb, bg="gold2",  order="AOE", cl.pos="n")

#混合方法之上三角为圆形，下三角为数字

corrplot(corr = corr,order="AOE",type="upper",tl.pos="d")

corrplot(corr = corr,add=TRUE, type="lower", method="number",order="AOE",diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n")

这幅图将颜色、圆的大小和数值型相关系数相结合，更容易发现变量之间的相关性

#混合方法之上三角为圆形，下三角为方形

corrplot(corr = corr,order="AOE",type="upper",tl.pos="d")

corrplot(corr = corr,add=TRUE, type="lower", method="square",order="AOE",diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n")

#混合方法之上三角为圆形，下三角为黑色数字

corrplot(corr = corr,order="AOE",type="upper",tl.pos="tp")

corrplot(corr = corr,add=TRUE, type="lower", method="number",order="AOE", col="black",diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n")

个人更倾向于上图的展现形式，既清爽又能很好的反映变量间的相关系数。

#以层次聚类法排序

corrplot(corr = corr, order="hclust")

#以层次聚类法排序，并绘制3个矩形框

corrplot(corr = corr, order="hclust", addrect = 3, rect.col = "black")