Rによるデータ分析

Rの標準グラフ機能

Rでは、簡単なグラフは、簡単に使えるようになっています。 凝ったことはできませんが、とりあえずグラフにしたい時に便利です。

総当たりの散布図

setwd("C:/Rtest") # 作業用ディレクトリを変更
Data <- read.csv("Data.csv") # データを読み込み
plot(Data) # グラフを作成

箱ひげ図

サンプルデータ を「Data.csv」という名前にして、Cドライブの「Rtest」というフォルダに置くと、下のようなグラフができます

setwd("C:/Rtest") # 作業用ディレクトリを変更
Data <- read.table("Data.csv", header=T, sep=",") # データを読み込み
boxplot(X2 ~ X1, data=Data, xlab="X1", ylab="X2", outline=T) # グラフを作成。最後のTをFにすると、外れ値を描かない

ヒートマップ

サンプルデータ を「Data.csv」という名前にして、Cドライブの「Rtest」というフォルダに置くと、下のようなグラフができます。
※　元の表の上下が反転したグラフになります。

setwd("C:/Rtest") # 作業用ディレクトリを変更
Data <- read.csv("Data.csv", header=T) # データを読み込み
DataM <- as.matrix(Data) # テーブルデータを行列にする
heatmap(DataM, Colv = NA, Rowv = NA, scale="none") # グラフを作成。
※　「scale="none"」を入れないと、デフォルトでは標準化されるので、元のデータとは違うデータのヒートマップになります。

ちなみに、最後の行をシンプルに
heatmap(DataM, scale="none")
にすると、 クラスター分析 をしてくれます。