来自成对列和系数的 R 中的相关矩阵答案

【问题标题】：Correlation matrix in R from paired columns and coefficients来自成对列和系数的 R 中的相关矩阵
【发布时间】：2017-05-23 08:13:25
【问题描述】：

我有一个包含三个变量的数据框：a、b、c。数据集中的前两列是所有可能组合的两个变量的配对，第三列是它们之间的相关性。如下图所示。

> var1 <- c("a","a","b")
> var2 <- c("b","c","c")
> r <- c(.55,.25,.75)
> as.data.frame(cbind(var1,var2,r))
  var1 var2    r
1    a    b  0.55
2    a    c  0.25
3    b    c  0.75

我的问题是是否可以将包含相关性的数据框转换为 R 中的相关性矩阵对象？我还想使用一些 R 的绘图和绘图功能。

最终我想要的是一个看起来像这样的矩阵

  a    b    c
a 1   .55  .25

b .55  1   .25

c .25  .75  .75

【问题讨论】：

xtabs(r ~ ., data=data.frame(var1,var2,r)) 可能会接近，具体取决于您想要什么。如果你能澄清我可以调整这样的答案。
很抱歉给您带来了困惑，感谢您的帮助。这很接近，我最终想要的是a b c a 1 .55 .25 b .55 1 .75 c .25 .75 1
因为我无法让它在 cmets 中工作，所以我在主要问题中添加了我想要针对的矩阵的图片。
@Jean1213 您提供的矩阵包含一些错误值（错别字？），例如，cor(c,c) 应该是 1 而不是 0.75。

标签： r matrix correlation

【解决方案1】：

显然，您有相关矩阵的上三角和下三角部分（由r 提供），并且您不需要 data.frame 来实现您的目的。为元素为 1 的矩阵提供上下三角形就足够了。

var <- unique(c(var1,var2))
corr <- matrix(1,nrow=length(r),ncol=length(r)) # a matrix with 1s
corr[lower.tri(corr,diag = FALSE)] <- r # lower triangular matrix to be r
corr[upper.tri(corr,diag = FALSE)] <- r # upper triangular matrix to be r 
corr <- as.data.frame(corr) # formatting
row.names(corr) <- var # row names
colnames(corr) <- var # column names

包corrplot 有一个函数corrplot 非常适合绘制具有不同选项的相关矩阵（参见参数method）。这是一个例子：

library(corrplot)
corrplot(as.matrix(corr),method="circle")

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

vars <- unique(c(var1, var2))
df <- cbind.data.frame(var1,var2,r)
cor.df <- expand.grid(vars, vars)
cor.df <- rbind(merge(cor.df, df, by.x=c('Var1', 'Var2'), by.y=c('var1', 'var2')),
                merge(cor.df, df, by.x=c('Var2', 'Var1'), by.y=c('var1', 'var2')),
                data.frame(Var1=vars, Var2=vars, r=1))
library(reshape2)
cor.mat <- dcast(cor.df, Var1~Var2, value.var='r')
rownames(cor.mat) <- cor.mat[,1]
cor.mat <- as.matrix(cor.mat[-1])
cor.mat
#      a    b    c
# a 1.00 0.55 0.25
# b 0.55 1.00 0.75
# c 0.25 0.75 1.00

# plot the correlation matrix
library(ggplot2)
ggplot(data = cor.df, aes(x=Var1, y=Var2, fill=r)) + 
  geom_tile()

【讨论】：