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R语言特征值相关性分析

R语言特征值相关性分析

作者: 地平线上的背影 | 来源:发表于2019-06-12 15:20 被阅读0次

    转载自http://www.sohu.com/a/200219694_278730

    接触这么多组学数据,大家肯定做过各种相关性分析。大到几个转录组样本的整体相关性分析,小到挑选了一些候选基因看它们在不同样本中的表达模式相关性。当我们做完了相关性分析的时候,常常会用下面这种图形来展示:

    465.jpeg

    那么问题来了,有没有别的方法,可以让我的相关性分析展现方式更高大上呢?

    请出今天的主角,corrplot程序包

    老规矩,第一步是安装并调用corrplot:

    install.packages("corrplot")
    library("corrplot")
    

    第二步,整理数据。今天就拿一些女明星的身高、体重、年龄、微博粉丝与女神指数的数据来分析一下(纯属杜撰)

    87954.png

    第三步,我们读取数据,并做相关性分析。

    a<-read.table(file=file.choose(),row.names=1,header=T,sep="t")
    b<-cor(a)
    

    第四步,非常简单,可以直接作图了。

    corrplot(b) #这里默认是圆形显示
    
    564123.png

    还可以用饼图(pie),颜色(color)等等来显示。

    corrplot(b,method="pie")
    
    897465.png
    corrplot(b,method="color",addCoef.col="grey") 
    #用颜色显示,同时显示相关系数,是不是跟开头绿绿的图一样啦。
    
    56123.png

    第五步,是时候展示高端操作了!我们把颜色对调一下,正相关为红色,负相关为海军蓝色,同时把右上角用圆形展示。

    col=colorRampPalette(c("navy", "white", "firebrick3")) #设置颜色
    corrplot(b,type="upper",col=col(10),tl.pos="d") #tl.pos="d"即不显示周边各列名字
    
    465123.png

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