相似性分析---------不能尽信教程

相似性分析可以使用如下这个高集成函数，作图高大上

用法仅需两行：

library(PerformanceAnalytics)

chart.Correlation(all[,2:10], histogram=TRUE, pch=19,method="spearman")

数据格式：

结果输出：

这个软件包人气比较旺，在各大可视化教程均可以看见它的身影，但是图例左上角的* 解释就不那么一致了。

教程一（错误的解释）：

在这里简单介绍一下这个图怎么去看：

里面的点，代表每一个样本，*代表显著性，***代表p小于0.01，图中的数值则为相关性

教程二（错误的解释）：

提取了实际的 pvalue，核对后改说法均不正确：

R包源码：

#borrowed from printCoefmat

Signif<-symnum(test$p.value,corr=FALSE,na=FALSE,

cutpoints=c(0,0.001,0.01,0.05,0.1,1),

symbols=c("***","**","*",".",""))

根据源码：

.是pvalue 小于0.1大于0.05

1星是pvalue 小于0.05大于0.01

2星是pvalue 小于0.01大于0.001

3星是pvalue 小于0.001