目次（まとめ）
◾️ cor関数を使って相関係数を計算する
◾️ 計算された相関係数の数値情報をヒートマップとして表示する
◾️ 参考文献
こんにちは、みっちゃんです。
今回の記事では、データ間の相関係数を計算して、その結果をヒートマップのように図示する方法を紹介します。
cor関数を使って相関係数を計算する
ここでは、例として、Rにあらかじめ準備されているデータセットである "mtcars" を使います。
このデータは、さまざまな車を "行" にして、さまざまな車の性能を "列" にしたデータになっています。
> head(mtcars)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1以前の記事で紹介したように、"列" になっている車の性能について相関係数を計算するためには、以下のように実行します。"method" は、"pearson"、"kendall"、"spearman" の中から選ぶことができます。
> corr <- cor(mtcars, method = "pearson")
> head(corr)
mpg cyl disp hp drat wt
mpg 1.0000000 -0.8521620 -0.8475514 -0.7761684 0.6811719 -0.8676594
cyl -0.8521620 1.0000000 0.9020329 0.8324475 -0.6999381 0.7824958
disp -0.8475514 0.9020329 1.0000000 0.7909486 -0.7102139 0.8879799
hp -0.7761684 0.8324475 0.7909486 1.0000000 -0.4487591 0.6587479
drat 0.6811719 -0.6999381 -0.7102139 -0.4487591 1.0000000 -0.7124406
wt -0.8676594 0.7824958 0.8879799 0.6587479 -0.7124406 1.0000000
qsec vs am gear carb
mpg 0.41868403 0.6640389 0.5998324 0.4802848 -0.5509251
cyl -0.59124207 -0.8108118 -0.5226070 -0.4926866 0.5269883
disp -0.43369788 -0.7104159 -0.5912270 -0.5555692 0.3949769
hp -0.70822339 -0.7230967 -0.2432043 -0.1257043 0.7498125
drat 0.09120476 0.4402785 0.7127111 0.6996101 -0.0907898
wt -0.17471588 -0.5549157 -0.6924953 -0.5832870 0.4276059計算された相関係数の数値情報をヒートマップとして表示する
上で取得した相関係数の数値情報を図示するためには、"corrplot" パッケージを使うのが便利です。
以下のように、パッケージをインストールして、使える状態にします。
> install.packages("corrplot")
> library(correplot)図示するための一番簡単な方法は以下のように実行します。"tl.col" は、テキストラベルの色の指定です。
> corrplot(corr, tl.col="black")
デフォルトでは、図示するための手法 "method" を "circle" とした場合の結果が表示されていて、丸の大きさと色で、相関係数の値を示しています。
また、他の手法を使った場合には、以下のような結果となります。
また、デフォルトの色を変更したい場合には、以下のようなパレットを好きな色で準備すれば、使用することができます。
> col <- colorRampPalette(c("white", "red"))この場合には、小さい値が "white"、大きい値が "red" になるような色使いになります。
このパレットを使用するためには、以下のように実行します。"col(20)" とは、パレットで指定した色を "20" 分割するという意味です。
> corrplot(corr, tl.col="black", col = col(20))
また、デフォルトの表示では、対称行列になっているので、以下のように指定することで、半分だけを表示するようにすることもできます。
> corrplot(corr, tl.col="black", col = col(20), type = "upper")
"upper" の代わりに、"lower" を指定すれば、逆側のみを表示することができます。
