用R语言做数据分析

⽤

R

语⾔做数据分析

——

多元数据的绘图⽅法

前⾯介绍了许多数据的图形表⽰⽅法，但⼤多数是针对⼀元、⼆元数据的，三维图形虽然能画

出来，但并不⽅便。对于三维以上数据如何来描述呢？结合

R

语⾔的特点，这⾥介绍⼏种多元数

据的绘图⽅法：轮廓图、星图和调和曲线图。

设变量是

p

维数据，有

n

个观测数据，其中第

k

次的观测值为：

n

次观测数据组成矩阵

轮廓图

轮廓图由以下作图步骤完成：

1. 

作直⾓坐标系，横坐标取

p

个点，以表⽰

p

个变量；

2. 

对给定的⼀次观测值，在

p

个点上的纵坐标与对应的变量取值成正⽐；

3. 

连接此

p

个点得⼀折线，即为该次观测值的⼀格轮廓线；

4. 

对于

n

次观测值，每次都重复上述步骤，可画出

n

条折线，构成

n

次观测值的轮廓图。

编写轮廓图函数，存储⽂件为

“outline.R”

outline

if(is.data.frame(x)==TRUE){

x

}

m

n

plot(c(1,n),c(min(x),max(x)),type='n',main='The outline graph of Data', xlab =

'Number',ylab='Value')

for(i in 1:m){

lines(x[i,],col=i)

if(txt==TRUE){

k

text(1+(i-1)%%n,x[i,1+(i-1)%%n],k)

}

}

}

其中

x

是矩阵或数据框，

txt

是逻辑变量，当

txt=TRUE

（缺省值）时，绘图时给出观测值的标号，

否则不给出标号。函数的运⾏结果是绘出

n

次观测值的轮廓图。

例⼦：为考察学⽣的学习情况，学⽣随机的抽取

12

名学⽣的

5

门课期末考试的成绩。如下图所

⽰，画出

12

名学⽣学习成绩的轮廓图。