関係性を表現するのにヒートマップや散布図などがありますが、サークルプロットもオススメです。サークルプロットは円周に変数を並べ変数間の関係性を線の太さや色で表現する手法です。
パッケージバージョンは0.4.1。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。
パッケージのインストール
下記、コマンドを実行してください。
#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("mjwestgate/circleplot")
実行コマンド
詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。
#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]))
出力例

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!