Rで解析：関係性を表現！サークルプロットを作成「circleplot」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("mjwestgate/circleplot")

#パッケージの読み込み
library("circleplot")
#install.packages("amap")
library("amap")

###データ例の作成#####
n <- 10
TestData <- data.frame(Data1 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data2 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data3 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data4 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data5 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data6 = sample(300:400, n, replace = TRUE),
                       Data7 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data8 = sample(1:100, n, replace = TRUE),
                       Data9 = sample(300:400, n, replace = TRUE),
                       Data10 = sample(1:100, n, replace = TRUE))
########

#amapパッケージのDistコマンドで類似度を算出
DistResult <- Dist(TestData, method = "spearman")

#グラフラベルのデータを付与
attr(DistResult, "Labels") <- colnames(TestData)

#scalesパッケージで色を設定
library("scales")
x <- seq(0, 1, length = 9)
ColPal <- seq_gradient_pal(c("#e1e6ea", "#505457", "#4b61ba", "#a87963",
                                      "#d9bb9c", "#756c6d"))(x)
                                      
#サークルプロットを描写:circleplotコマンド
#表示スタイルの設定:styleオプション;"classic","pie","clock"が指定可能
#プロット体裁の調整:plot.controlオプション;内容はlistで指定
#plot.rotation,plot,par,point,point.labels,line.gradient,line.breaks
#line.cols,line.widths,arrows,na.controlなどの指定が可能
circleplot(DistResult, style = "classic",
           plot.control = list(line.cols = ColPal,
                               line.widths = seq(1, 10, by = 1)[1:9]))