R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据...

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R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据...

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本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序，并根据其数值水平对面板进行着色。

显示相关矩阵

cor <- cor(ley)
leclr <- mat.colr(cor)

mtcolr 根据相关性大小为相关性分配三种颜色。高相关性为红色，中间三分之一为蓝色，底部三分之一为天蓝色。

plclrs(lolr,label=ronms(coor)

如果要更改配色方案：

leolo <- colr(cor, brak=FALE)
lecor <- tcor(cor, bes, c.cr(4))

如果在绘图之前重新排列变量，则绘图更容易解释。

oge <- rdclust(lnlcor)
lgeolor1 <- nlclor\[lne.,lo.\]
plot(lnco1,dlbls=rwe(ngyr1))

显示带有彩色面板的配对图

所有高相关面板一起出现在一个块中的一个版本。

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pais(loly, orr= lolo,acor= lgy.or)

如果 order 未提供 ，则按默认数据集顺序绘制变量。

用彩色面板显示平行坐标图

平行坐标图面板可以着色的版本 。同样，红色面板具有高相关性，蓝色面板具有中等相关性，天蓝色面板具有低相关性。

pard(lng, ordr= loyo,color= colr, horol=TRUE)

绘制重新排序的树状图

dist 是一个内置的距离矩阵，给出了城市之间的距离。

hclst(dis, "ave")
plt(hc)

重新排序树状图以提高附近分支之间的相似性。将其应用于 hc 对象：

ordeu(hc, dis)

两个树状图对应于相同的树结构，但第二个树状图显示巴黎和瑟堡比离慕尼黑更近，罗马离直布罗陀比离巴塞罗那更近。

我们还可以将两种排序与颜色的图像图进行比较。第二个排序似乎将附近的城市彼此靠近。

ct <- dor(edt, rev(cs(5)))
pltcl(cma, rles=lals)

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