ggcorplotによる関連グラフィックの描画

相互依存関係図は、連続変数間の関係を決定する際に最もよく使用される図です.
R ggcorplotパッケージを使用すると、これらの相互依存関係図がより直感的になります.
もちろん、相互依存関係図を描くときによく使用されるパッケージは「関連パッケージ」または「関連パッケージ」ですが、個人的には「関連パッケージ」が「最も簡潔」のようです.
まず,irisデータセットを用いて最も基礎的な形状から描画する.

library(ggcorrplot)

data <- cor(iris[,c(1,2,3,4)])

ggcorrplot(data)

cor()関数で生成された相関マトリクステーブルをggcorplot関数に入れるだけで、色のみで区切られた相関グラフィックを描画できます.
赤に近づくほど正の相関が高くなり、青に近づくほど負の相関が高くなります.
しかし、この状態では自分の変数も重なる.したがって、typeパラメータを使用して、自身との相関を除去し、表す必要があります(1).

ggcorrplot(data, type = "lower")

ggcorrplot(data, type = "upper")

typeを「下」に設定すると、それ自体との関係でタイルが下から上へ、「上」に設定するとタイルが上から下へと充填されます.
もちろん自分の好みでどちらを選んでも構いません
各タイルに2つの変数間の相関を表す場合、lab=Tを追加できます.また、関連文字のサイズを大きくする場合は、lab sizeパラメータを使用して調整できます.

ggcorrplot(data, type = "upper", lab = T, lab_size = 10)

lab=Tは各タイルの相関係数を表し、lab sizeを10に設定してタイルのサイズを大きくする.
次の変数名の角度を調整する場合は、tl.srtパラメータを使用します.たとえば、変数名は斜めになりますが、縦にする場合はtl.srt=90に設定できます.

ggcorrplot(data, type = "upper", lab = T, lab_size = 10, tl.srt = 90)

また、その他の機能も多数用意されているので、関連資料を参照することをお勧めします.ありがとうございます.