다수의 변수간 상관관계를 파악하려고 할 때, 회귀분석에서 종속변수와 독립변수간 선형관계를 파악하거나 독립변수간 다중공선성을 파악하려고 할 때 사용하는 분석 기법이 상관계수 행렬이며, 시각화 방법이 산점도 행렬과 상관계수 행렬 Plot (correlation matrix plot) 입니다.
이전 포스팅에서 ggplot2의 geom_point() 산점도를 다루었으며,
다음 포스팅에서는 Base Graphics 패키지의 pairs() 함수를 사용한 산점도 행렬을 소개하였고,
이번 포스팅에서는 상관계수 행렬 Plot을 중심으로 해서 corrplot 패키지 사용법을 알아보겠습니다.
예제로 사용한 데이터는 뉴욕의 1973년도 공기의 질을 측정한 airquality 데이터셋의 Ozone, Solar.R, Wind, Temp 4개의 변수가 되겠습니다.
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> str(airquality) 'data.frame': 153 obs. of 6 variables: $ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... $ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... $ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ... $ Temp : int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ... $ Month : int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ... $ Day : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... >
> airquality_1 <- airquality[,c(1:4)] > > str(airquality_1) 'data.frame': 153 obs. of 4 variables: $ Ozone : int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ... $ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ... $ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 14.3 14.9 8.6 13.8 20.1 8.6 ... $ Temp : int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ...
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상관계수 분석을 할 때 결측값이 있으면 NA 값이 나오게 되므로 사전에 결측값 처리하는 것이 필요합니다. Ozone과 Solar.R이 결측값이 각각 37개, 7개 있다보니 아래처럼 상관계수가 NA가 나왔습니다.
> # 결측값 확인> sum(is.na(airquality_1$Ozone)) # 37 [1] 37 > sum(is.na(airquality_1$Solar.R)) # 7 [1] 7 > sum(is.na(airquality_1$Wind)) # 0 [1] 0 > sum(is.na(airquality_1$Temp)) # 0 [1] 0 > # 결측값 있는 상태에서 상관계수 계산했을 때 > cor(airquality_1) Ozone Solar.R Wind Temp Ozone 1 NA NA NA Solar.R NA 1 NA NA Wind NA NA 1.0000000 -0.4579879 Temp NA NA -0.4579879 1.0000000
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na.omit() 함수를 사용하여 결측값이 있는 행 전체를 삭제한 후에 상관계수를 구해보면 아래와 같습니다. corrplot 패키지의 corrplot() 함수는 상관계수 행렬 데이터셋을 가지고 그래프를 그리므로 아래처럼 결측값을 제거한 후의 데이터셋을 가지고 미리 상관계수 행렬을 계산해두어야 합니다.
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> # 결측값 있는 행 전체 삭제 > airquality_2 <- na.omit(airquality_1) > str(airquality_2) 'data.frame': 111 obs. of 4 variables: $ Ozone : int 41 36 12 18 23 19 8 16 11 14 ... $ Solar.R: int 190 118 149 313 299 99 19 256 290 274 ... $ Wind : num 7.4 8 12.6 11.5 8.6 13.8 20.1 9.7 9.2 10.9 ... $ Temp : int 67 72 74 62 65 59 61 69 66 68 ... - attr(*, "na.action")=Class 'omit' Named int [1:42] 5 6 10 11 25 26 27 32 33 34 ... .. ..- attr(*, "names")= chr [1:42] "5" "6" "10" "11" ... > sum(is.na(airquality_2$Ozone)) # 0 [1] 0 > sum(is.na(airquality_2$Solar.R)) # 0 [1] 0 > # 상관계수 계산 > airquality_cor <- cor(airquality_2) > airquality_cor Ozone Solar.R Wind Temp Ozone 1.0000000 0.3483417 -0.6124966 0.6985414 Solar.R 0.3483417 1.0000000 -0.1271835 0.2940876 Wind -0.6124966 -0.1271835 1.0000000 -0.4971897 Temp 0.6985414 0.2940876 -0.4971897 1.0000000 |
corrplot 패키지는 별도의 설치 및 호출이 필요한 패키지이므로 아래의 절차를 거칩니다.
> install.packages("corrplot") Installing package into ‘C:/Users/user/Documents/R/win-library/3.2’ (as ‘lib’ is unspecified) trying URL 'http://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.2/corrplot_0.73.zip' Content type 'application/zip' length 2680505 bytes (2.6 MB) downloaded 2.6 MB package ‘corrplot’ successfully unpacked and MD5 sums checked The downloaded binary packages are in C:\Users\user\AppData\Local\Temp\Rtmpk1gkRL\downloaded_packages > library(corrplot) |
산점도 행렬 그림 (scatter matrix plot)을 복습해보자면 아래와 같습니다.
> # scatter plot matrix > plot(airquality_2)
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correlation plot의 method 에는 method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie") 등이 있으며, method별로 하나씩 예를 들어보겠습니다.
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> corrplot(airquality_cor, method="circle") |
> corrplot(airquality_cor, method="square")
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> corrplot(airquality_cor, method="ellipse")
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> corrplot(airquality_cor, method="number")
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> corrplot(airquality_cor, method="shade")
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> corrplot(airquality_cor, method="color")
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> corrplot(airquality_cor, method="pie") |
마지막으로 mehtod="shade", 상관관계 방향성 제시, 대각선 값 미제시, 상관계수 숫지 검정색으로 해서 추가해서 corrplot을 그려보겠습니다. order 는 FPC(First Principle Component), hclust(hierarchical clustering), AOE(Angular Order of Engenvectors) 등이 있으며, 정렬 기준을 지정해주면 같은 색깔 끼리 뭉쳐서 보일 수 있도록 정렬을 시켜줘서 보기에, 해석하기에 더 좋게 보여줍니다.
> # corrplot > corrplot(airquality_cor, + method="shade", # 색 입힌 사각형 + addshade="all", # 상관관계 방향선 제시 + # shade.col=NA, # 상관관계 방향선 미제시 + tl.col="red", # 라벨 색 지정 + tl.srt=30, # 위쪽 라벨 회전 각도 + diag=FALSE, # 대각선 값 미제시 + addCoef.col="black", # 상관계수 숫자 색 + order="FPC" # "FPC": First Principle Component + # "hclust" : hierarchical clustering + # "AOE" : Angular Order of Eigenvectors + )
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많은 도움이 되었기를 바랍니다.
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(참고) pairs() 함수를 활용한 '산점도 행렬 + 상관계수 행렬 + 히스토그램' 그리기 ☞ http://rfriend.tistory.com/83
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trade_stat_07_14.csv
parsed.txt
