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  1. 2016.02.20 R 다변량 그래프 (3) 평행 좌표 그림 (parallel coordinate plot) : parcoord() (2)

수 3개 이상의 다변량 데이터(multivariate data set)를 2차원 평면에 효과적으로 시각화할 수 있는 방법으로

 

(1) 레이더 차트 (radar chart) or 거미줄 그림(spider plot)

(2) 별 그래프 (star graph) (레이더 차트와 유사, 중심점 차이 존재)

(3) 평행 좌표 그림 (parallel coordinate plot)

(4) 3차원 산점도 (3 dimensional scatter plot)

(5) 체르노프 얼굴그림 (Chernoff faces)

(6) 산점도 행렬(scatter plot matrix)

(7) 모자이크 그림(mosaic plot)

 

등이 있습니다. 

 

산점도 행렬(http://rfriend.tistory.com/83, http://rfriend.tistory.com/82)과 모자이크 그림(http://rfriend.tistory.com/71)은 이전 포스팅을 참고하시기 바랍니다.

 

이번 포스팅에서는 (3) 평행 좌표 그림 (parallel coordinate plot)에 대해서 소개하겠습니다. 

 

MASS Package의 parcoord() 함수를 사용하겠으며, 예제 데이터 역시 MASS Package에 내장된 Cars93 데이터 프레임의 차종(Type)별로 선모양(line type)과 색깔(color)을 달리하여 가격(Price), 고속도로연비(MPG.highway), 마력(Horsepower), 분당회전수(RPM), 길이(Length), 무게(Weight) 변수를 가지고 그래프를 그려보겠습니다.

 

 

 

> ##--------------------------------------
> ## parallel coordinate plot
> ##--------------------------------------
> 
> library(MASS)
> str(Cars93)
'data.frame':	93 obs. of  27 variables:
 $ Manufacturer      : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ...
 $ Model             : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ...
 $ Type              : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ...
 $ Min.Price         : num  12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ...
 $ Price             : num  15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ...
 $ Max.Price         : num  18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ...
 $ MPG.city          : int  25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ...
 $ MPG.highway       : int  31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ...
 $ AirBags           : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
 $ DriveTrain        : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ...
 $ Cylinders         : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ...
 $ EngineSize        : num  1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ...
 $ Horsepower        : int  140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ...
 $ RPM               : int  6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ...
 $ Rev.per.mile      : int  2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ...
 $ Man.trans.avail   : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
 $ Fuel.tank.capacity: num  13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ...
 $ Passengers        : int  5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ...
 $ Length            : int  177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ...
 $ Wheelbase         : int  102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ...
 $ Width             : int  68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ...
 $ Turn.circle       : int  37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ...
 $ Rear.seat.room    : num  26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ...
 $ Luggage.room      : int  11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ...
 $ Weight            : int  2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ...
 $ Origin            : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
 $ Make              : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...

 

 

 

차종(Type)별로 선 모양(lty)과 선 색깔(col)을 다르게 하기 위해서 데이터 전처리를 해보겠습니다. 차종이 현재는 "Compact", "Large" 등과 같이 character 로 되어있는데요, 1, 2, ..., 6 의 numeric 으로 변환하겠습니다.

 

> # making Type_number variable to put line type and color by Car Type
> Cars93_1 <- transform(Cars93, 
+                       Type_no = ifelse(Type == "Compact", 1, 
+                                        ifelse(Type == "Large", 2, 
+                                               ifelse(Type == "Midsize", 3, 
+                                                      ifelse(Type == "Small", 4, 
+                                                             ifelse(Type == "Sporty", 5, 6)))))
+                       )
> # checking top 10 observations
> head(Cars93_1[,c("Type", "Type_no")], n=10)
      Type Type_no
1    Small       4
2  Midsize       3
3  Compact       1
4  Midsize       3
5  Midsize       3
6  Midsize       3
7    Large       2
8    Large       2
9  Midsize       3
10   Large       2
>  

 

 

 

 

이제 준비가 되었네요. MASS Package의 parcoord() 함수를 사용해서 평행 좌표 그림(parallel coordinate plot)을 그려보겠습니다. 

 

Cars93_1[, c("MPG.highway", "RPM", "Horsepower", "Weight", "Length", "Price")] 은 평행좌표그림을 그릴 대상 변수만 선별해오는 명령문입니다.

 

위에서 Cars93_1 이라는 새로운 데이터 프레임에 Type_no 라는 numeric 변수를 만들었는데요, 선 유형(lty, line type)과 색깔(col, color)를 Cars93_1$Type_no 로 지정을 해줘서 차종(Type)에 따라서 선 유형과 색깔이 달라지게 했습니다.

 

var.label = TRUE 옵션을 설정하면 각 변수별로 minimum value, maximum value 가 하단과 상단에 표기됩니다.

 

main = "parallel coordinate plot of Cars93 by Type" 옵션은 그래프에 제목 넣을 때 사용합니다.

 

아래 그래프 상단 우측에 범례가 들어가 있는데요, legend() 함수를 사용해서 추가한 것입니다.

 

> # parallel coordinate plot > library(MASS)

> parcoord(Cars93_1[, c("MPG.highway", "RPM", "Horsepower", "Weight", "Length", "Price")], 
+          lty = Cars93_1$Type_no,
+          col = Cars93_1$Type_no, 

+ var.label = TRUE, + main = "parallel coordinate plot of Cars93 by Type") > > # putting legend > legend("topright", + legend = c("Compact", "Large", "Midsize", "Small", "Sporty", "Van"), + lty = c(1:6), + col = c(1:6), + lwd = 2, # line width + cex = 0.7) # character size

 

 

 

 

다음번 포스팅에서는 3차원 산점도 (3 dimensional scatter plot)에 대해서 소개하도록 하겠습니다.

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend

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  1. 박상하 2017.08.24 16:43  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    R 프로젝트 시각화에 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다