Matrix de corrélation: Comment faire un heatmap?


L’objectif de ce document est de vous montrer comment visualiser une matrice de corrélation en utilisant la fonction heatmap de R. Ce type de graphique peut aider à identifier rapidement les variables les plus corrélées. Vous pouvez lire plus sur les matrices de corrélation en cliquant ici.

Données

La table de données mtcars est utilisée dans les exemples suivants :

mydata <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)]
head(mydata)
                   mpg disp  hp drat    wt  qsec
Mazda RX4         21.0  160 110 3.90 2.620 16.46
Mazda RX4 Wag     21.0  160 110 3.90 2.875 17.02
Datsun 710        22.8  108  93 3.85 2.320 18.61
Hornet 4 Drive    21.4  258 110 3.08 3.215 19.44
Hornet Sportabout 18.7  360 175 3.15 3.440 17.02
Valiant           18.1  225 105 2.76 3.460 20.22

Calcul de la matrice de corrélation

La matrice de corrélation est calculée comme suit:

cormat<-signif(cor(mydata),2)
cormat
       mpg  disp    hp   drat    wt   qsec
mpg   1.00 -0.85 -0.78  0.680 -0.87  0.420
disp -0.85  1.00  0.79 -0.710  0.89 -0.430
hp   -0.78  0.79  1.00 -0.450  0.66 -0.710
drat  0.68 -0.71 -0.45  1.000 -0.71  0.091
wt   -0.87  0.89  0.66 -0.710  1.00 -0.170
qsec  0.42 -0.43 -0.71  0.091 -0.17  1.000

Dessiner un heatmap

# generer des couleurs
col<- colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(20)
heatmap(cormat, col=col, symm=TRUE)

Heatmap of correlation matrix

Les corrélations négatives sont en bleue et les corrélations positives en rouge.

Infos

Cette analyse a été faite avec R (ver. 3.1.0).



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