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$1000 \times 1000$ の相関行列 $P_{i,j}$ があります。データが与えられると、マトリックスには非常に高い相関の長方形のパッチが含まれます。つまり、この行列の任意の場所に $20 \times 20$ の正方形を描くと、相関の高い変数 ($\rho_{i,j}> 0.8$) のパッチか、中程度から無相関のパッチ ($\in [-0.1, 0.5]$)。その理由は、データの構造にあります。

これをグラフィカルに表現するにはどうすればよいですか？このような行列を視覚化する 1 つの方法を知っていますが、それは小さな次元に対してのみ機能します。

install.packages("plotrix")
library(plotrix)
rhoMat = array(rnorm(1000*1000),dim=c(1000,1000))
color2D.matplot(rhoMat[1:10,1:10],cs1=c(0,0.01),cs2=c(0,0),cs3=c(0,0)) #nice!
color2D.matplot(rhoMat,cs1=c(0,0.01),cs2=c(0,0),cs3=c(0,0)) #broken!

行列 $P_{i,j}$ のその付近で、相関が「高くなる傾向」と低くなる「傾向がある」場合に赤い領域をプロットする関数またはアルゴリズムは何ですか (それが正の相関パッチから負の相関パッチに移動すると、ある色から別の色に変化します)。相関性の高いパッチがいくつあるか、あるパッチがデータセット内の別の場所にある別のパッチと相関しているかどうかを確認したいのです。

でやりたいだけですR。

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image引数breaksを使用して、必要なものを正確に取得できると思います。

dat <- matrix(runif(10000), ncol = 100)
image(dat, breaks = c(0.0, 0.8, 1.0), col = c("yellow", "red"))

私はいつもimageこの種の問題について考えることを忘れています - 名前は一種の自明ではありません. 私は から始めてheatmap、それが私を に導きましたimage。

于 2013-10-11T17:15:46.433 に答える
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corrplot パッケージを見てください。相関関係を視覚化するためのさまざまなツールがあり、階層クラスタリングを使用して、相関関係の高いグループまたは低いグループの周りに四角形を描画するオプションがあります。

于 2013-10-11T19:50:21.493 に答える
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私はこれをExcelでかなり簡単に行いました。ボックス内の値の範囲に基づいて、ボックスの色を変更できます。0 から 1 までのグラデーションを作成することもできます。1000 x 1000 は Excel では大きいですが、うまくいくと思います。ズームアウトするだけです。

于 2013-10-11T16:45:59.333 に答える