150个变量的相关矩阵，如何在R中可视化？

我有一个150个变量的数据集，我想以某种方式显示一个相关矩阵。我在网上尝试了corrplot和许多其他提议的方法，但我无法获得一个像样的输出。你有什么建议吗？

也许是这样的？您可以使用

cluster\u rows=FALSE

等关闭群集，您可能需要四处游荡以使标签可见：

library(pheatmap)
dat = matrix(rnorm(10*150),ncol=150)
colnames(dat) = paste0("Var",1:ncol(dat))
COR = cor(dat)
pheatmap(COR,fontsize=4)

我们可以尝试使用数据（基因表达），也可以从具有某种结构的

库（multtest）

调用它（因为基因在表达中通常是相关的）。我还提取了150个与表型最相关的基因：

load("golub.RData")
topvar = order(abs(cor(t(golub),golub.cl)),decreasing=TRUE)[1:150]
dat = t(golub[topvar,])
colnames(dat) = paste0("Var",1:ncol(dat))
COR = cor(dat)
pheatmap(COR,fontsize=4)

---

这有点极端，但总的来说，如果有结构，你会从这个可视化中看到它。

可能是这样的？您可以使用

cluster\u rows=FALSE

等关闭群集，您可能需要四处游荡以使标签可见：

library(pheatmap)
dat = matrix(rnorm(10*150),ncol=150)
colnames(dat) = paste0("Var",1:ncol(dat))
COR = cor(dat)
pheatmap(COR,fontsize=4)

我们可以尝试使用数据（基因表达），也可以从具有某种结构的

库（multtest）

调用它（因为基因在表达中通常是相关的）。我还提取了150个与表型最相关的基因：

load("golub.RData")
topvar = order(abs(cor(t(golub),golub.cl)),decreasing=TRUE)[1:150]
dat = t(golub[topvar,])
colnames(dat) = paste0("Var",1:ncol(dat))
COR = cor(dat)
pheatmap(COR,fontsize=4)

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这有点极端，但总的来说，如果有结构，你会从这个可视化中看到它。

这比简单的

ggplot2:：geom_tile

要好，这是我所采取的方法（因此是upvote），但无论哪种方法，除非变量有某种模式，150 x 150相关图的整个概念似乎有点缺陷是的。。说得好。谢谢你的反馈。我使用了一个示例数据集，但发现它包含太多信息。我现在已经把它包括在答案中了，这太棒了！谢谢，这比普通的

ggplot2:：geom_tile

要好，这是我所采取的方法（因此是向上投票），但无论哪种方法，除非变量有某种模式，否则150 x 150相关图的整个概念似乎有点缺陷耶。。说得好。谢谢你的反馈。我使用了一个示例数据集，但发现它包含太多信息。我现在已经把它包括在答案中了，这太棒了！非常感谢。