Matrices de covarianza

Question

Me preguntaba si alguien conoce alguna forma realmente productiva de graficar/mapear/trazar/visualizar datos de matrices de covarianza. Actualmente estoy usando levelplot() en R . Es muy básico y cumple su función, pero buscamos algo mejor. También utilizamos R Shiny para que haya más interacción entre el usuario y los datos, pero eso también parece bastante básico. ¡Por favor, tenga en cuenta mi matriz es 2600x2600, así que muy grande!

Si tienes alguna idea creativa o conoces algún paquete que me pueda interesar.

Answer 1

Mira el paquete corrplot para R . Dispone de varias opciones para visualizar matrices de correlación.

Answer 2

No estoy seguro acerca de cualquier paquete de R que hacen esto, pero mi enfoque favorito (y me parece un enfoque mucho más informativo) para la visualización de las matrices de covarianza están utilizando redes de correlación. Básicamente, recortar la matriz de covarianza utilizando el algoritmo Glasso (voy a explicar por qué más adelante), a continuación, utilizar un algoritmo de fuerza dirigida producir una red para la correlaciones . El tamaño de los nodos son las varianzas. Ej:

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Recuerde que se trata de una red, por lo que los ejes no significan nada; se trata de vecindades y distancias. Las líneas rojas son correlaciones altas, y las azules, correlaciones negativas. Podemos detectar grupos de variables y correlaciones de segundo y tercer orden mejor que con un enfoque matricial.

Recorto la matriz de covarianza, mediante el uso de un término de penalización (véase el algoritmo Glasso) por dos razones: reducir la varianza de estimación, y reducir el número de líneas que mejora la visualización.

Para su información, lo anterior se generó utilizando este Python script .

Answer 3

Si usted está usando shiny y tiene la capacidad de hacer herramientas interactivas, a continuación, sólo tiene que desarrollar el gráfico de covarianza como un objeto ggplot para que pueda agregar hover , dblclick y brush herramientas para hacer zoom y mostrar información emergente.

Aquí hay una introducción a la creación de diferentes correlación como parcelas en R con ggplot2: GGPlot2 CorrMatrix . Y aquí hay una introducción a la adición de un pop-up con herramientas hover utilizando objetos ggplot en Shiny: Herramienta Shiny Plot Hover .

Alternativamente, puede encontrar que Plotly tiene algunas características agradables para graficar la información que desea, que también tiene herramientas interactivas fáciles de incorporar. Por ejemplo: Mapas de calor Plotly .

Si tienes preguntas sobre el método ggplot, no dudes en enviarme un mensaje. De hecho, he desarrollado recientemente una aplicación similar con herramientas de zoom y hover.