筆者邀請您，先思考：

1 什么是多變量可視化分析？

2 多變量的常用可視化圖形有哪些？適合在什么場景下應用

(需要內(nèi)推數(shù)據(jù)工作，請加微信：luqin360)

多變量可視化分析是一種利用可視化手段探索多個變量之間關系或者模式的一種分析方法。

一 基于不同類型的連續(xù)變量的盒箱圖

代碼：

#?R包
library(caret)
#?數(shù)據(jù)集
data(iris)
x?1:4]
y?5]

#?不同類型下特征集的可視化
featurePlot(x=x,y=y,?plot?=?"box")

結果：

二? 連續(xù)變量集的相關圖

連續(xù)變量集相關系數(shù)矩陣的可視化

代碼：

#?R包
library(corrplot)
#?加載數(shù)據(jù)集
data(iris)
#?計算相關系數(shù)
correlations?1:4])
#?創(chuàng)建相關圖
corrplot(corr?=?correlations,?method?=?"number")

結果：

提示：相關圖的更多表示，請閱讀corrplot()函數(shù)的幫助文檔 ，help(corrplot)。

三 不同類型下的連續(xù)變量的核密度曲線圖

代碼：

#?R包
library(caret)
#?加載數(shù)據(jù)集
data(iris)
#?不同類別下的變量核密度圖
x?1:4]
y?5]

scales?list(x=list(relation="free"),?y=list(relation="free"))
featurePlot(x=x,?y=y,?plot?=?"density",?scales=scales)

結果：

四 多變量集的矩陣散點圖

代碼：

#?數(shù)據(jù)集
data(iris)
#?成對的散點圖
pairs(iris)

結果：

五 考慮類別的多變量集矩陣散點圖

代碼：

data(iris)
pairs(Species?~.,?data?=?iris,?col?=?iris$Species)

結果：

公眾號推薦：數(shù)據(jù)人才(ID：datarencai)

(一個幫助數(shù)據(jù)人才找工作的公眾號，

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言折线图_R语言做多变量可视化分析？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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