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R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯

作者:互联网

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22772 

原文出处:拓端数据部落公众号

 

我们经常使用的一个关系性指标是相关性。通过可以利用数据框架和绘图来帮助探索相关关系。

本文先创建了相关关系的关系数据框,然后绘制了关系结构。

我们将使用以下库。

  1.   library(tidyverse)
  2.   library(igraph)

基本方法

给定一个由数字变量组成的数据框d,我们想在网络中绘制其相关性,这里有一个基本方法。

  1.   # 创建相关数据框
  2.   d %>%
  3.   correlate() %>%
  4.    
  5.   # 将强于某个值的相关关系转换成转换为一个无向图的对象
  6.   cors %>%
  7.   filter(abs(r)
  8.    
  9.   # 绘制
  10.   plot(cors)

例子1:汽车参数配置关联变量

让我们按照这个方法来处理MTCars数据集。默认情况下,所有的变量都是数字的,所以我们不需要做任何预处理。

我们首先创建一个相关性数据框,并将其转换为一个图形对象。

  1.    
  2.   correlate() %>%
  3.   stretch()

接下来,我们将这些值转换为一个无向图对象。该图是不定向的,因为相关关系没有方向。相关关系没有因果关系。

因为,我们通常不希望看到所有的相关关系,我们首先过滤()出绝对值小于某个阈值的任何相关关系。例如,让我们包括0.3或更强的相关关系(正或负)。

  1.   cors %>%
  2.   filter(abs(r) > .3) %>%

我们绘制这个对象。下面是一个基本图。
 

plot(cors) 

改进之后的。

plot(cors,width = abs(r), color = r,title="汽车变量之间的相关关系")

 

例子2:有类似饮酒习惯的国家

这个例子需要进行一些数据预处理,我们只看强正相关。

让我们来看一个关于世界各国的啤酒、葡萄酒饮用量的数据。

 

  1.    
  2.   drinkdata
  3.    

我想找出欧洲和美洲的哪些国家有类似的啤酒、葡萄酒和烈酒饮用习惯,以及澳大利亚在其中的地位。绑定地理信息并找到我感兴趣的国家,把这些数据变成相关数据的形状。 

  1.    
  2.    
  3.    
  4.   # 标准化数据以检查相对数量。
  5.   # 而不是绝对数量
  6.   # 啤酒、葡萄酒和烈酒的相对数量
  7.   d %>% mutate_if(is.numeric, scale)
  8.    
  9.   # 整理数据
  10.   %>%
  11.   gather(type, litres, -country) %>%
  12.   drop_na() %>%
  13.    
  14.    
  15.   #转换成宽数据以便进行关联分析
  16.   %>%
  17.   spread(country, litres) %>%
  18.    

这个数据包括每个国家喝的啤酒、葡萄酒和烈酒数量的Z-scores。

我们现在可以继续使用我们的标准方法。因为我只对哪些国家真正相似感兴趣,我们过滤相关系数低的数据。(r>0.9)

plot(cors,alpha = r, color = r,title = "哪些国家有类似的饮酒习惯?")
  

这些国家的饮酒行为分为三个群组。

例如澳大利亚与许多西欧和北欧国家如英国、法国、荷兰、挪威和瑞典一起出现在左上方的集群中。


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标签:关系,网络图,可视化,cors,相关,饮酒,数据,我们
来源: https://www.cnblogs.com/tecdat/p/14948155.html