R语言:绘制SCI相关系数热图

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本文介绍了如何利用R语言绘制SCI相关系数热图,以可视化变量间的单调关系。通过生成随机数据,计算SCI矩阵,并用特定函数绘制热图,展示了相关系数的强度。代码包括设置种子、生成数据、计算相关系数及绘制热图的步骤。

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R语言:绘制SCI相关系数热图

在数据分析和可视化中,相关系数热图是一种常用的工具,用于可视化变量之间的相关性。在本文中,我们将使用R语言来绘制SCI(Spearman correlation index)相关系数热图。SCI是一种非参数的相关系数,用于衡量变量之间的单调关系。

首先,我们需要准备一些数据进行分析和可视化。假设我们有一个包含多个变量的数据集,其中每个变量都是数值型的。我们将使用R中的cor()函数计算SCI相关系数矩阵,然后使用heatmap()函数绘制热图。

下面是完整的代码实现:

# 生成随机数据(仅作示例)
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100), nrow = 10)

# 计算SCI相关系数矩阵
cor_matrix <- cor(data, method = "spearman")

# 绘制相关系数热图
heatmap(cor_matrix,
        main = "SCI相关系数热图",
        xlab = "变量",
        ylab = "变量",
        col = colorRampPalette(c("blue", "white", "
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