R语言学习笔记（三）多元数据的数据特征、相关分析与图形表示
2024-05-25 16:33:07
文章目录
- 写在前面
- 独立性检验
- χ2\chi^2χ2独立性检验
- Fisher独立性检验
- Cochran-Mantel-Haenszel χ2\chi^2χ2独立性检验
- 相关性分析
- 相关性检验
- 相关性检验
- 偏相关检验
- 分组数据的相关性检验
- 两组数据
- 多组数据
- 图形表示
- 轮廓图
- 星图(雷达图、蜘蛛图)
- 调和曲线图
写在前面
总结学习R语言的笔记，这次的主要学习内容是：多元数据的数据特征、独立性检验、相关分析、相关性检验与图形表示。由于使用R Markdown编写，所以在导出为.md文件时直接将运行结果也导出了，显得有点不美观，见谅。
独立性检验
原假设：未发生；
备择假设：发生了。
p-value大于0.050.050.05则不拒绝原假设，认为两变量不具有相关关系；
p-value小于0.050.050.05则拒绝原假设，认为两变量具有相关关系。
数值设置不绝对，也可选取KaTeX parse error: Undefined control sequence: \mbox at position 5: 0.01\̲m̲b̲o̲x̲{或者}0.1，要根据具体数据的精度来进行调整。
χ2\chi^2χ2独立性检验
使用chisq.test()函数进行χ2\chi^2χ2独立性检验：
(交换两变量的顺序，结果不变)
# 加载数据包
library(vcd)
## Loading required package: grid
mytable <- table(Arthritis$Treatment, Arthritis$Improved)
# 进行卡方独立性检验(p-value小于0.05，具有相关关系)
chisq.test(mytable)
##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: mytable
## X-squared = 13.055, df = 2, p-value = 0.001463
mytable <- table(Arthritis$Improved, Arthritis$Sex)
# 进行卡方独立性检验(p-value大于0.05，不具有相关关系)
chisq.test(mytable)
##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: mytable
## X-squared = 4.8407, df = 2, p-value = 0.08889
Fisher独立性检验
使用fisherq.test()函数进行FisherFisherFisher独立性检验：
(交换两变量的顺序，结果不变)
# 加载数据包
library(vcd)
mytable <- table(Arthritis$Treatment, Arthritis$Improved)
# 进行Fisher独立性检验
fisher.test(mytable)
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
##
## data: mytable
## p-value = 0.001393
## alternative hypothesis: two.sided
mytable <- table(Arthritis$Sex, Arthritis$Improved)
# 进行Fisher独立性检验
fisher.test(mytable)
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
##
## data: mytable
## p-value = 0.1094
## alternative hypothesis: two.sided
Cochran-Mantel-Haenszel χ2\chi^2χ2独立性检验
使用mantelhaen.test()函数进行Cochran-Mantel-Haenszel χ2\chi^2χ2独立性检验：
(变量的顺序会影响p-value的值)
# 加载数据包
library(vcd)
# 三个变量列联表
mytable <- xtabs(~Treatment+Improved+Sex, data = Arthritis)
# 三个变量进行Cochran-Mantel-Haenszel 卡方独立性检验
mantelhaen.test(mytable)
##
## Cochran-Mantel-Haenszel test
##
## data: mytable
## Cochran-Mantel-Haenszel M^2 = 14.632, df = 2, p-value = 0.0006647
mytable <- xtabs(~Treatment+Sex+Improved, data = Arthritis)
# 三个变量进行Cochran-Mantel-Haenszel 卡方独立性检验
mantelhaen.test(mytable)
##
## Mantel-Haenszel chi-squared test with continuity correction
##
## data: mytable
## Mantel-Haenszel X-squared = 2.0863, df = 1, p-value = 0.1486
## alternative hypothesis: true common odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 0.8566711 8.0070521
## sample estimates:
## common odds ratio
## 2.619048
相关性分析
指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
包括：Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数等。
# 使用state.x77数据集，推测谋杀率与哪些因素有关
state.x77
## Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost
## Alabama 3615 3624 2.1 69.05 15.1 41.3 20
## Alaska 365 6315 1.5 69.31 11.3 66.7 152
## Arizona 2212 4530 1.8 70.55 7.8 58.1 15
## Arkansas 2110 3378 1.9 70.66 10.1 39.9 65
## California 21198 5114 1.1 71.71 10.3 62.6 20
## Colorado 2541 4884 0.7 72.06 6.8 63.9 166
## Connecticut 3100 5348 1.1 72.48 3.1 56.0 139
## Delaware 579 4809 0.9 70.06 6.2 54.6 103
## Florida 8277 4815 1.3 70.66 10.7 52.6 11
## Georgia 4931 4091 2.0 68.54 13.9 40.6 60
## Hawaii 868 4963 1.9 73.60 6.2 61.9 0
## Idaho 813 4119 0.6 71.87 5.3 59.5 126
## Illinois 11197 5107 0.9 70.14 10.3 52.6 127
## Indiana 5313 4458 0.7 70.88 7.1 52.9 122
## Iowa 2861 4628 0.5 72.56 2.3 59.0 140
## Kansas 2280 4669 0.6 72.58 4.5 59.9 114
## Kentucky 3387 3712 1.6 70.10 10.6 38.5 95
## Louisiana 3806 3545 2.8 68.76 13.2 42.2 12
## Maine 1058 3694 0.7 70.39 2.7 54.7 161
## Maryland 4122 5299 0.9 70.22 8.5 52.3 101
## Massachusetts 5814 4755 1.1 71.83 3.3 58.5 103
## Michigan 9111 4751 0.9 70.63 11.1 52.8 125
## Minnesota 3921 4675 0.6 72.96 2.3 57.6 160
## Mississippi 2341 3098 2.4 68.09 12.5 41.0 50
## Missouri 4767 4254 0.8 70.69 9.3 48.8 108
## Montana 746 4347 0.6 70.56 5.0 59.2 155
## Nebraska 1544 4508 0.6 72.60 2.9 59.3 139
## Nevada 590 5149 0.5 69.03 11.5 65.2 188
## New Hampshire 812 4281 0.7 71.23 3.3 57.6 174
## New Jersey 7333 5237 1.1 70.93 5.2 52.5 115
## New Mexico 1144 3601 2.2 70.32 9.7 55.2 120
## New York 18076 4903 1.4 70.55 10.9 52.7 82
## North Carolina 5441 3875 1.8 69.21 11.1 38.5 80
## North Dakota 637 5087 0.8 72.78 1.4 50.3 186
## Ohio 10735 4561 0.8 70.82 7.4 53.2 124
## Oklahoma 2715 3983 1.1 71.42 6.4 51.6 82
## Oregon 2284 4660 0.6 72.13 4.2 60.0 44
## Pennsylvania 11860 4449 1.0 70.43 6.1 50.2 126
## Rhode Island 931 4558 1.3 71.90 2.4 46.4 127
## South Carolina 2816 3635 2.3 67.96 11.6 37.8 65
## South Dakota 681 4167 0.5 72.08 1.7 53.3 172
## Tennessee 4173 3821 1.7 70.11 11.0 41.8 70
## Texas 12237 4188 2.2 70.90 12.2 47.4 35
## Utah 1203 4022 0.6 72.90 4.5 67.3 137
## Vermont 472 3907 0.6 71.64 5.5 57.1 168
## Virginia 4981 4701 1.4 70.08 9.5 47.8 85
## Washington 3559 4864 0.6 71.72 4.3 63.5 32
## West Virginia 1799 3617 1.4 69.48 6.7 41.6 100
## Wisconsin 4589 4468 0.7 72.48 3.0 54.5 149
## Wyoming 376 4566 0.6 70.29 6.9 62.9 173
## Area
## Alabama 50708
## Alaska 566432
## Arizona 113417
## Arkansas 51945
## California 156361
## Colorado 103766
## Connecticut 4862
## Delaware 1982
## Florida 54090
## Georgia 58073
## Hawaii 6425
## Idaho 82677
## Illinois 55748
## Indiana 36097
## Iowa 55941
## Kansas 81787
## Kentucky 39650
## Louisiana 44930
## Maine 30920
## Maryland 9891
## Massachusetts 7826
## Michigan 56817
## Minnesota 79289
## Mississippi 47296
## Missouri 68995
## Montana 145587
## Nebraska 76483
## Nevada 109889
## New Hampshire 9027
## New Jersey 7521
## New Mexico 121412
## New York 47831
## North Carolina 48798
## North Dakota 69273
## Ohio 40975
## Oklahoma 68782
## Oregon 96184
## Pennsylvania 44966
## Rhode Island 1049
## South Carolina 30225
## South Dakota 75955
## Tennessee 41328
## Texas 262134
## Utah 82096
## Vermont 9267
## Virginia 39780
## Washington 66570
## West Virginia 24070
## Wisconsin 54464
## Wyoming 97203
# 计算相关矩阵（对角矩阵）
cor(state.x77)
## Population Income Illiteracy Life Exp Murder
## Population 1.00000000 0.2082276 0.10762237 -0.06805195 0.3436428
## Income 0.20822756 1.0000000 -0.43707519 0.34025534 -0.2300776
## Illiteracy 0.10762237 -0.4370752 1.00000000 -0.58847793 0.7029752
## Life Exp -0.06805195 0.3402553 -0.58847793 1.00000000 -0.7808458
## Murder 0.34364275 -0.2300776 0.70297520 -0.78084575 1.0000000
## HS Grad -0.09848975 0.6199323 -0.65718861 0.58221620 -0.4879710
## Frost -0.33215245 0.2262822 -0.67194697 0.26206801 -0.5388834
## Area 0.02254384 0.3633154 0.07726113 -0.10733194 0.2283902
## HS Grad Frost Area
## Population -0.09848975 -0.3321525 0.02254384
## Income 0.61993232 0.2262822 0.36331544
## Illiteracy -0.65718861 -0.6719470 0.07726113
## Life Exp 0.58221620 0.2620680 -0.10733194
## Murder -0.48797102 -0.5388834 0.22839021
## HS Grad 1.00000000 0.3667797 0.33354187
## Frost 0.36677970 1.0000000 0.05922910
## Area 0.33354187 0.0592291 1.00000000
# 计算协方差矩阵
cov(state.x77)
## Population Income Illiteracy Life Exp Murder
## Population 19931683.7588 571229.7796 292.8679592 -4.078425e+02 5663.523714
## Income 571229.7796 377573.3061 -163.7020408 2.806632e+02 -521.894286
## Illiteracy 292.8680 -163.7020 0.3715306 -4.815122e-01 1.581776
## Life Exp -407.8425 280.6632 -0.4815122 1.802020e+00 -3.869480
## Murder 5663.5237 -521.8943 1.5817755 -3.869480e+00 13.627465
## HS Grad -3551.5096 3076.7690 -3.2354694 6.312685e+00 -14.549616
## Frost -77081.9727 7227.6041 -21.2900000 1.828678e+01 -103.406000
## Area 8587916.9494 19049013.7510 4018.3371429 -1.229410e+04 71940.429959
## HS Grad Frost Area
## Population -3551.509551 -77081.97265 8.587917e+06
## Income 3076.768980 7227.60408 1.904901e+07
## Illiteracy -3.235469 -21.29000 4.018337e+03
## Life Exp 6.312685 18.28678 -1.229410e+04
## Murder -14.549616 -103.40600 7.194043e+04
## HS Grad 65.237894 153.99216 2.298732e+05
## Frost 153.992163 2702.00857 2.627039e+05
## Area 229873.192816 262703.89306 7.280748e+09
colnames(state.x77)
## [1] "Population" "Income" "Illiteracy" "Life Exp" "Murder"
## [6] "HS Grad" "Frost" "Area"
x <- state.x77[, c(1, 2, 3, 6)]
y <- state.x77[, c(4, 5)]
head(x)
## Population Income Illiteracy HS Grad
## Alabama 3615 3624 2.1 41.3
## Alaska 365 6315 1.5 66.7
## Arizona 2212 4530 1.8 58.1
## Arkansas 2110 3378 1.9 39.9
## California 21198 5114 1.1 62.6
## Colorado 2541 4884 0.7 63.9
head(y)
## Life Exp Murder
## Alabama 69.05 15.1
## Alaska 69.31 11.3
## Arizona 70.55 7.8
## Arkansas 70.66 10.1
## California 71.71 10.3
## Colorado 72.06 6.8
# 计算变量x与y之间的相关性
cor(x, y)
## Life Exp Murder
## Population -0.06805195 0.3436428
## Income 0.34025534 -0.2300776
## Illiteracy -0.58847793 0.7029752
## HS Grad 0.58221620 -0.4879710
# 使用ggm外部包中的pcor()函数计算偏相关系数
library(ggm)
colnames(state.x77)
## [1] "Population" "Income" "Illiteracy" "Life Exp" "Murder"
## [6] "HS Grad" "Frost" "Area"
pcor(c(1, 5, 2, 3), cov(state.x77))
## [1] 0.3621683
相关性检验
相关性检验
使用cor.test()函数进行相关性的检验
cor.test(state.x77[, 3], state.x77[, 5])
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: state.x77[, 3] and state.x77[, 5]
## t = 6.8479, df = 48, p-value = 1.258e-08
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.5279280 0.8207295
## sample estimates:
## cor
## 0.7029752
# 给出p值、相关系数与置信区间（概率可能发生的范围）
使用psych外部包的corr.test()函数进行多个变量的相关性检验
library(psych)
print(corr.test(state.x77), short = F)
## Call:corr.test(x = state.x77)
## Correlation matrix
## Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
## Population 1.00 0.21 0.11 -0.07 0.34 -0.10 -0.33 0.02
## Income 0.21 1.00 -0.44 0.34 -0.23 0.62 0.23 0.36
## Illiteracy 0.11 -0.44 1.00 -0.59 0.70 -0.66 -0.67 0.08
## Life Exp -0.07 0.34 -0.59 1.00 -0.78 0.58 0.26 -0.11
## Murder 0.34 -0.23 0.70 -0.78 1.00 -0.49 -0.54 0.23
## HS Grad -0.10 0.62 -0.66 0.58 -0.49 1.00 0.37 0.33
## Frost -0.33 0.23 -0.67 0.26 -0.54 0.37 1.00 0.06
## Area 0.02 0.36 0.08 -0.11 0.23 0.33 0.06 1.00
## Sample Size
## [1] 50
## Probability values (Entries above the diagonal are adjusted for multiple tests.)
## Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
## Population 0.00 1.00 1.00 1.00 0.23 1.00 0.25 1.00
## Income 0.15 0.00 0.03 0.23 1.00 0.00 1.00 0.16
## Illiteracy 0.46 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
## Life Exp 0.64 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.79 1.00
## Murder 0.01 0.11 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 1.00
## HS Grad 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.16 0.25
## Frost 0.02 0.11 0.00 0.07 0.00 0.01 0.00 1.00
## Area 0.88 0.01 0.59 0.46 0.11 0.02 0.68 0.00
##
## Confidence intervals based upon normal theory. To get bootstrapped values, try cor.ci
## raw.lower raw.r raw.upper raw.p lower.adj upper.adj
## Ppltn-Incom -0.07 0.21 0.46 0.15 -0.19 0.54
## Ppltn-Illtr -0.18 0.11 0.37 0.46 -0.28 0.46
## Ppltn-LfExp -0.34 -0.07 0.21 0.64 -0.39 0.27
## Ppltn-Murdr 0.07 0.34 0.57 0.01 -0.07 0.66
## Ppltn-HSGrd -0.37 -0.10 0.18 0.50 -0.44 0.27
## Ppltn-Frost -0.56 -0.33 -0.06 0.02 -0.65 0.08
## Ppltn-Area -0.26 0.02 0.30 0.88 -0.26 0.30
## Incom-Illtr -0.64 -0.44 -0.18 0.00 -0.72 -0.03
## Incom-LfExp 0.07 0.34 0.57 0.02 -0.07 0.65
## Incom-Murdr -0.48 -0.23 0.05 0.11 -0.57 0.18
## Incom-HSGrd 0.41 0.62 0.77 0.00 0.27 0.83
## Incom-Frost -0.06 0.23 0.47 0.11 -0.17 0.56
## Incom-Area 0.09 0.36 0.58 0.01 -0.05 0.67
## Illtr-LfExp -0.74 -0.59 -0.37 0.00 -0.81 -0.22
## Illtr-Murdr 0.53 0.70 0.82 0.00 0.40 0.87
## Illtr-HSGrd -0.79 -0.66 -0.46 0.00 -0.85 -0.32
## Illtr-Frost -0.80 -0.67 -0.48 0.00 -0.85 -0.35
## Illtr-Area -0.21 0.08 0.35 0.59 -0.28 0.42
## LfExp-Murdr -0.87 -0.78 -0.64 0.00 -0.91 -0.53
## LfExp-HSGrd 0.36 0.58 0.74 0.00 0.22 0.80
## LfExp-Frost -0.02 0.26 0.50 0.07 -0.15 0.60
## LfExp-Area -0.37 -0.11 0.18 0.46 -0.46 0.27
## Murdr-HSGrd -0.67 -0.49 -0.24 0.00 -0.75 -0.09
## Murdr-Frost -0.71 -0.54 -0.31 0.00 -0.78 -0.16
## Murdr-Area -0.05 0.23 0.48 0.11 -0.18 0.57
## HSGrd-Frost 0.10 0.37 0.59 0.01 -0.05 0.68
## HSGrd-Area 0.06 0.33 0.56 0.02 -0.08 0.65
## Frost-Area -0.22 0.06 0.33 0.68 -0.26 0.37
偏相关检验
使用ggm外部包中的pcor.test()函数进行偏相关的检验(与pcor()函数对应)
library(ggm)
x <- pcor(c(1, 5, 2, 3, 6), cov(state.x77))
# 需要三个值：`pcor()`函数计算出的偏相关系数，变量个数与样本数
pcor.test(x, 3, n=50) # 输出t检验、自由度和p值
## $tval
## [1] 2.476049
##
## $df
## [1] 45
##
## $pvalue
## [1] 0.01711252
分组数据的相关性检验
两组数据
student-t检验
主要用于样本数较小(<30)、总体标准差未知的数据
# 导入数据集
library(MASS)
UScrime
## M So Ed Po1 Po2 LF M.F Pop NW U1 U2 GDP Ineq Prob Time y
## 1 151 1 91 58 56 510 950 33 301 108 41 394 261 0.084602 26.2011 791
## 2 143 0 113 103 95 583 1012 13 102 96 36 557 194 0.029599 25.2999 1635
## 3 142 1 89 45 44 533 969 18 219 94 33 318 250 0.083401 24.3006 578
## 4 136 0 121 149 141 577 994 157 80 102 39 673 167 0.015801 29.9012 1969
## 5 141 0 121 109 101 591 985 18 30 91 20 578 174 0.041399 21.2998 1234
## 6 121 0 110 118 115 547 964 25 44 84 29 689 126 0.034201 20.9995 682
## 7 127 1 111 82 79 519 982 4 139 97 38 620 168 0.042100 20.6993 963
## 8 131 1 109 115 109 542 969 50 179 79 35 472 206 0.040099 24.5988 1555
## 9 157 1 90 65 62 553 955 39 286 81 28 421 239 0.071697 29.4001 856
## 10 140 0 118 71 68 632 1029 7 15 100 24 526 174 0.044498 19.5994 705
## 11 124 0 105 121 116 580 966 101 106 77 35 657 170 0.016201 41.6000 1674
## 12 134 0 108 75 71 595 972 47 59 83 31 580 172 0.031201 34.2984 849
## 13 128 0 113 67 60 624 972 28 10 77 25 507 206 0.045302 36.2993 511
## 14 135 0 117 62 61 595 986 22 46 77 27 529 190 0.053200 21.5010 664
## 15 152 1 87 57 53 530 986 30 72 92 43 405 264 0.069100 22.7008 798
## 16 142 1 88 81 77 497 956 33 321 116 47 427 247 0.052099 26.0991 946
## 17 143 0 110 66 63 537 977 10 6 114 35 487 166 0.076299 19.1002 539
## 18 135 1 104 123 115 537 978 31 170 89 34 631 165 0.119804 18.1996 929
## 19 130 0 116 128 128 536 934 51 24 78 34 627 135 0.019099 24.9008 750
## 20 125 0 108 113 105 567 985 78 94 130 58 626 166 0.034801 26.4010 1225
## 21 126 0 108 74 67 602 984 34 12 102 33 557 195 0.022800 37.5998 742
## 22 157 1 89 47 44 512 962 22 423 97 34 288 276 0.089502 37.0994 439
## 23 132 0 96 87 83 564 953 43 92 83 32 513 227 0.030700 25.1989 1216
## 24 131 0 116 78 73 574 1038 7 36 142 42 540 176 0.041598 17.6000 968
## 25 130 0 116 63 57 641 984 14 26 70 21 486 196 0.069197 21.9003 523
## 26 131 0 121 160 143 631 1071 3 77 102 41 674 152 0.041698 22.1005 1993
## 27 135 0 109 69 71 540 965 6 4 80 22 564 139 0.036099 28.4999 342
## 28 152 0 112 82 76 571 1018 10 79 103 28 537 215 0.038201 25.8006 1216
## 29 119 0 107 166 157 521 938 168 89 92 36 637 154 0.023400 36.7009 1043
## 30 166 1 89 58 54 521 973 46 254 72 26 396 237 0.075298 28.3011 696
## 31 140 0 93 55 54 535 1045 6 20 135 40 453 200 0.041999 21.7998 373
## 32 125 0 109 90 81 586 964 97 82 105 43 617 163 0.042698 30.9014 754
## 33 147 1 104 63 64 560 972 23 95 76 24 462 233 0.049499 25.5005 1072
## 34 126 0 118 97 97 542 990 18 21 102 35 589 166 0.040799 21.6997 923
## 35 123 0 102 97 87 526 948 113 76 124 50 572 158 0.020700 37.4011 653
## 36 150 0 100 109 98 531 964 9 24 87 38 559 153 0.006900 44.0004 1272
## 37 177 1 87 58 56 638 974 24 349 76 28 382 254 0.045198 31.6995 831
## 38 133 0 104 51 47 599 1024 7 40 99 27 425 225 0.053998 16.6999 566
## 39 149 1 88 61 54 515 953 36 165 86 35 395 251 0.047099 27.3004 826
## 40 145 1 104 82 74 560 981 96 126 88 31 488 228 0.038801 29.3004 1151
## 41 148 0 122 72 66 601 998 9 19 84 20 590 144 0.025100 30.0001 880
## 42 141 0 109 56 54 523 968 4 2 107 37 489 170 0.088904 12.1996 542
## 43 162 1 99 75 70 522 996 40 208 73 27 496 224 0.054902 31.9989 823
## 44 136 0 121 95 96 574 1012 29 36 111 37 622 162 0.028100 30.0001 1030
## 45 139 1 88 46 41 480 968 19 49 135 53 457 249 0.056202 32.5996 455
## 46 126 0 104 106 97 599 989 40 24 78 25 593 171 0.046598 16.6999 508
## 47 130 0 121 90 91 623 1049 3 22 113 40 588 160 0.052802 16.0997 849
# 独立样本的t检验
# 参数格式为y ~ x；y为数值型变量，x为二分型变量
t.test(Prob ~ So, data = UScrime)
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: Prob by So
## t = -3.8954, df = 24.925, p-value = 0.0006506
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.03852569 -0.01187439
## sample estimates:
## mean in group 0 mean in group 1
## 0.03851265 0.06371269
多组数据
已知样本分布：方差分析
未知样本分布：非参数检验
⋯\cdots⋯
图形表示
轮廓图
需要编写函数
# 编写轮廓绘制函数
outline <- function(x, txt = TRUE) {# 数据转换为矩阵形式if (is.data.frame(x) == TRUE)x <- as.matrix(x)# 读取矩阵的行数、列数m <- nrow(x); n <- ncol(x)# 绘制图形的轮廓plot(c(1, n), c(min(x), max(x)), type = "n", main = "The outline graph of Data",xlab = "Number", ylab = "Value")# 遍历样本，依次绘制轮廓线for (i in 1:m) {lines(x[i, ], col = i)if (txt == TRUE) {k <- dimnames(x)[[1]][i]text(1 + (i - 1) %% n, x[i, 1 + (i-1) %% n], k)}}
}
# 读入数据(数据框格式)
X <- read.table("test.data")
# 轮廓图绘制
outline(X)
星图(雷达图、蜘蛛图)
stars(mtcars, full = F, cex=0.6, col.segments = 2:6, draw.segments = T, xpd = T, key.loc = c(13, .5), mar = c(1, 0, 0, 0))
调和曲线图
# 构造绘制调和曲线图的函数
unison <- function(x){if (is.data.frame(x) == TRUE)x <- as.matrix(x)t <- seq(-pi, pi, pi/30)# m为观测数据总数# n为数据的维数m <- nrow(x); n<-ncol(x)f <- array(0, c(m, length(t)))for (i in 1:m){# 设定循环初始值f[i,] <- x[i,1] / sqrt(2)for (j in 2:n) {if (j %% 2 == 0)f[i, ] <- f[i, ] + x[i, j] * sin(j / 2 * t)elsef[i, ] <- f[i, ] + x[i, j] * cos(j %/% 2 * t)}}# 绘制图形的轮廓以及图形参数的调整plot(c(-pi,pi), c(min(f), max(f)), type = "n",main = "The Unison graph of Data",xlab = "t", ylab = "f(t)")# 低水平绘图，添加曲线for(i in 1:m) lines(t, f[i,] , col = i)
}
# 读入数据
X <- read.table("course.data")
# 调和曲线图绘制
unison(X)
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