r语言折线图_R语言做多变量可视化分析？
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笔者邀请您，先思考：
1 什么是多变量可视化分析？
2 多变量的常用可视化图形有哪些？适合在什么场景下应用
(需要内推数据工作，请加微信：luqin360)
多变量可视化分析 通过可视化手段应用到多个变量间的关系及整体结构的研究中。
一 基于不同类型的连续变量的盒箱图
代码：
# R包library(caret)# 数据集data(iris)x 1:4]y 5]# 不同类型下特征集的可视化featurePlot(x=x,y=y, plot = "box")结果：
二 连续变量集的相关图
连续变量集相关系数矩阵的可视化
代码：
# R包library(corrplot)# 加载数据集data(iris)# 计算相关系数correlations 1:4])# 创建相关图corrplot(corr = correlations, method = "number")结果：
提示：相关图的更多表示，请阅读corrplot()函数的帮助文档 ，help(corrplot)。
三 不同类型下的连续变量的核密度曲线图
代码：
# R包library(caret)# 加载数据集data(iris)# 不同类别下的变量核密度图x 1:4]y 5]scales list(x=list(relation="free"), y=list(relation="free"))featurePlot(x=x, y=y, plot = "density", scales=scales)结果：
四 多变量集的矩阵散点图
代码：
# 数据集data(iris)# 成对的散点图pairs(iris)结果：
五 考虑类别的多变量集矩阵散点图
代码：
data(iris)pairs(Species ~., data = iris, col = iris$Species)结果：
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R语言做单变量可视化分析
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