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[转载]corrplot画图: hsm 2018-6-22 14:48; 这里介绍corrplot包中的corrplot()函数进行相关系数的可视化，首先来看看该函数的语法和一些重要参数： 1 corrplot (corr, method = c (“circle”, “square”, “ellipse”, “number”, “shade”, “color”, “pie”), type = c (“full”, “lower”, “upper”), add = FALSE , col = NULL , bg = “white”, title = “”, is.corr = TRUE , diag = TRUE , outline = FALSE , mar = c (0,0,0,0), addgrid.col = NULL , addCoef.col = NULL , addCoefasPercent = FALSE , order = c (“original”, “AOE”, “FPC”, “hclust”, “alphabet”), hclust.method = c (“complete”, “ward”, “single”, “average”, “mcquitty”, “median”, “centroid”), addrect = NULL , rect.col = “black”, rect.lwd = 2, tl.pos = NULL , tl.cex = 1, tl.col = “red”, tl.offset = 0.4, tl.srt = 90, cl.pos = NULL , cl.lim = NULL , cl.length = NULL , cl.cex = 0.8, cl.ratio = 0.15, cl.align.text = “c”,cl.offset = 0.5, addshade = c (“negative”, “positive”, “all”), shade.lwd = 1, shade.col = “white”, p.mat = NULL , sig.level = 0.05, insig = c (“pch”,“p-value”,“blank”, “n”), pch = 4, pch.col = “black”, pch.cex = 3, plotCI = c (“n”,“square”, “circle”, “rect”), lowCI.mat = NULL , uppCI.mat = NULL , …) corr：需要可视化的相关系数矩阵 method：指定可视化的方法，可以是圆形、方形、椭圆形、数值、阴影、颜色或饼图形 type：指定展示的方式，可以是完全的、下三角或上三角 col：指定图形展示的颜色，默认以均匀的颜色展示 bg：指定图的背景色 title：为图形添加标题 is.corr：是否为相关系数绘图，默认为TRUE，同样也可以实现非相关系数的可视化，只需使该参数设为FALSE即可 diag：是否展示对角线上的结果，默认为TRUE outline：是否绘制圆形、方形或椭圆形的轮廓，默认为FALSE mar：具体设置图形的四边间距 addgrid.col：当选择的方法为颜色或阴影时，默认的网格线颜色为白色，否则为灰色 addCoef.col：为相关系数添加颜色，默认不添加相关系数，只有方法为number时，该参数才起作用 addCoefasPercent：为节省绘图空间，是否将相关系数转换为百分比格式，默认为FALSE order：指定相关系数排序的方法，可以是原始顺序(original)、特征向量角序(AOE)、第一主成分顺序(FPC)、层次聚类顺序(hclust)和字母顺序，一般”AOE”排序结果都比”FPC”要好 hclust.method：当order为hclust时，该参数可以是层次聚类中ward法、最大距离法等7种之一 addrect：当order为hclust时，可以为添加相关系数图添加矩形框，默认不添加框，如果想添加框时，只需为该参数指定一个整数即可 rect.col：指定矩形框的颜色 rect.lwd：指定矩形框的线宽 tl.pos：指定文本标签(变量名称)的位置，当type=full时，默认标签位置在左边和顶部(lt)，当type=lower时，默认标签在左边和对角线(ld)，当type=upper时，默认标签在顶部和对角线，d表示对角线，n表示不添加文本标签 tl.cex：指定文本标签的大小 tl.col：指定文本标签的颜色 cl.pos：图例（颜色）位置，当type=upper或full时，图例在右表(r)，当type=lower时，图例在底部，不需要图例时，只需指定该参数为n addshade：只有当method=shade时，该参数才有用，参数值可以是negtive/positive和all，分表表示对负相关系数、正相关系数和所有相关系数添加阴影。注意：正相关系数的阴影是45度，负相关系数的阴影是135度 shade.lwd：指定阴影的线宽 shade.col：指定阴影线的颜色 https://www.cnblogs.com/xugege/p/7742263.html; 1488 次阅读|0 个评论

heatmap.2中距离计算方法的修改: xbinbzy 2017-3-16 17:13; 对于heatmap.2计算样本间距离，构画聚类图，有较多的参考资料 1） https://www.rdocumentation.org/packages/gplots/versions/3.0.1/topics/heatmap.2 2） http://f.dataguru.cn/thread-116821-1-1.html 3） http://blog.sciencenet.cn/blog-1334016-809448.html 4） http://www.360doc.com/content/14/1103/10/17553313_422108323.shtml heatmap.2需要的数据格式都有相应介绍，最近利用此软件，想尝试利用不同距离计算的策略去看看对聚类效果的影响，主要通过修改distfun参数实现，具体修改方式： heatmap.2 ( ... , distfun = function ( x ) dist ( x , method = 'euclidean' ), ... ) 对于 hclustfun的修改方式类似， heatmap.2 ( ... , hclustfun = function ( x ) hclust ( x , method = 'centroid' ), ... ) 代码最终如下： library(gplots) png(./*.png) data-read.table(*.csv,header=T,check.names=F) datamatrix=data.matrix(data) heatmap.2(datamatrix, distfun=function(x)dist(x, method='minkowski' ), col=greenred,cexCol=1.2,cexRow=1, margins=c(10,10),trace=none,density.info=none, labRow=,dendrogram=column,keysize=1) dev.off() 可将method修改为需要的距离计算方法参考资料： http://stackoverflow.com/questions/6806762/setting-distance-matrix-and-clustering-methods-in-heatmap-2; 个人分类: R语言画图|7028 次阅读|0 个评论

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