数据准备

# 选择感兴趣的列
mydata <- mtcars %>% select(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec)
# 添加一些缺失值
mydata$hp[3] <- NA
# 检查数据
head(mydata, 3)

##                mpg disp  hp drat   wt qsec
## Mazda RX4     21.0  160 110 3.90 2.62 16.5
## Mazda RX4 Wag 21.0  160 110 3.90 2.88 17.0
## Datsun 710    22.8  108  NA 3.85 2.32 18.6

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复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化

计算相关矩阵

res.cor <- correlate(mydata)
res.cor

## # A tibble: 6 x 7
##   rowname     mpg    disp      hp     drat      wt     qsec
##                         
## 1 mpg      NA      -0.848  -0.775   0.681   -0.868   0.419 
## 2 disp     -0.848  NA       0.786  -0.710    0.888  -0.434 
## 3 hp       -0.775   0.786  NA      -0.443    0.651  -0.706 
## 4 drat      0.681  -0.710  -0.443  NA       -0.712   0.0912
## 5 wt       -0.868   0.888   0.651  -0.712   NA      -0.175 
## 6 qsec      0.419  -0.434  -0.706   0.0912  -0.175  NA

该函数的其他参数correlate()包括：

• method：字符串，指示要计算哪个相关系数（或协方差）。“pearson”（默认），“kendall”或“spearman”之一。
• diagonal：将对角线设置为的值（通常为数字或NA）。

探索相关矩阵

过滤相关性高于0.8：

## # A tibble: 6 x 3
##   rowname colname    cor
##          
## 1 disp    mpg     -0.848
## 2 wt      mpg     -0.868
## 3 mpg     disp    -0.848
## 4 wt      disp     0.888
## 5 mpg     wt      -0.868
## 6 disp    wt       0.888

特定的列/行

此函数的作用与dplyr类似slect()，但也会从行中排除选定的列。

• 选择相关的结果。所选列将从行中排除：

## # A tibble: 3 x 4
##   rowname    mpg   disp     hp
##           
## 1 drat     0.681 -0.710 -0.443
## 2 wt      -0.868  0.888  0.651
## 3 qsec     0.419 -0.434 -0.706

• 选定的列：

## # A tibble: 3 x 4
##   rowname     mpg    disp      hp
##              
## 1 mpg      NA      -0.848  -0.775
## 2 disp     -0.848  NA       0.786
## 3 hp       -0.775   0.786  NA

• 删除不需要的列：

## # A tibble: 3 x 4
##   rowname   drat     wt   qsec
##           
## 1 mpg      0.681 -0.868  0.419
## 2 disp    -0.710  0.888 -0.434
## 3 hp      -0.443  0.651 -0.706

• 按正则表达式选择列

## # A tibble: 4 x 3
##   rowname   disp    drat
##          
## 1 mpg     -0.848  0.681 
## 2 hp       0.786 -0.443 
## 3 wt       0.888 -0.712 
## 4 qsec    -0.434  0.0912

• 选择高于0.8的相关性：

## # A tibble: 2 x 3
##   rowname   disp     wt
##         
## 1 disp    NA      0.888
## 2 wt       0.888 NA

• 关注一个变量与所有其他变量的相关性：

# 提取相关系数

## # A tibble: 5 x 2
##   rowname    mpg
##       
## 1 disp    -0.848
## 2 hp      -0.775
## 3 drat     0.681
## 4 wt      -0.868
## 5 qsec     0.419

# 绘制mpg与其他变量之间的相关性

重新排序相关矩阵

## # A tibble: 6 x 7
##   rowname      wt     drat    disp     mpg      hp     qsec
##                         
## 1 wt       NA      -0.712    0.888  -0.868   0.651  -0.175 
## 2 drat     -0.712  NA       -0.710   0.681  -0.443   0.0912
## 3 disp      0.888  -0.710   NA      -0.848   0.786  -0.434 
## 4 mpg      -0.868   0.681   -0.848  NA      -0.775   0.419 
## 5 hp        0.651  -0.443    0.786  -0.775  NA      -0.706 
## 6 qsec     -0.175   0.0912  -0.434   0.419  -0.706  NA

上/下三角

上/下三角形到缺失值

res.cor %>% shave()

## # A tibble: 6 x 7
##   rowname     mpg    disp      hp     drat      wt  qsec
##                      
## 1 mpg      NA      NA      NA      NA       NA        NA
## 2 disp     -0.848  NA      NA      NA       NA        NA
## 3 hp       -0.775   0.786  NA      NA       NA        NA
## 4 drat      0.681  -0.710  -0.443  NA       NA        NA
## 5 wt       -0.868   0.888   0.651  -0.712   NA        NA
## 6 qsec      0.419  -0.434  -0.706   0.0912  -0.175    NA

将数据拉伸为长格式

res.cor %>% stretch()

## # A tibble: 36 x 3
##   x     y           r
##       
## 1 mpg   mpg    NA    
## 2 mpg   disp   -0.848
## 3 mpg   hp     -0.775
## 4 mpg   drat    0.681
## 5 mpg   wt     -0.868
## 6 mpg   qsec    0.419
## # … with 30 more rows

使用tidyverse和corrr包处理相关性

可视化相关系数的分布：

重新排列并过滤相关矩阵：

res.cor %>%focus(mpg:drat, mirror = TRUE) %>% 

## # A tibble: 3 x 4
##   rowname     mpg    disp   drat
##             
## 1 hp       -0.775   0.786 -0.443
## 2 mpg      NA      -0.848  0.681
## 3 disp     NA      NA     -0.710

解释相关性

##   rowname  mpg disp   hp drat   wt qsec
## 1     mpg      -.85 -.77  .68 -.87  .42
## 2    disp -.85       .79 -.71  .89 -.43
## 3      hp -.77  .79      -.44  .65 -.71
## 4    drat  .68 -.71 -.44      -.71  .09
## 5      wt -.87  .89  .65 -.71      -.17
## 6    qsec  .42 -.43 -.71  .09 -.17

res.cor %>%focus(mpg:drat, mirror = TRUE)

##   rowname  mpg disp drat
## 1      hp -.77  .79 -.44
## 2     mpg      -.85  .68
## 3    disp           -.71

• 制作相关图：

• 重新排列然后绘制下三角形：

• 制作网络 

关联数据库中的数据

• 使用SQLite数据库：

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), path = ":dbname:")
db_mtcars <- copy_to(con, mtcars)
class(db_mtcars)

correlate()检测数据库后端，用于tidyeval计算数据库中的相关性，并返回相关数据。

db_mtcars %>% correlate(use = "complete.obs")

• 使用spark：

sc <- sparklyr::spark_connect(master = "local")
mtcars_tbl <- copy_to(sc, mtcars)
correlate(mtcars_tbl, use = "complete.obs")

• 
  
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