상관관계 시각화를 위한 라이브러리 corrgram

Table of Contents

1. Introduction
2. corrgram 라이브러리
3. Reference

 

Introduction

 데이터의 분석 과정에서 연속형 변수 간의 관계가 있는지 확인하기 위한 분석 방법으로 상관 분석(Correlation Analysis)을 활용한다. 상관 분석은 하나의 변수가 증가 함에 따라 다른 변수가 증가하거나 감소하는지 파악할 수 있다. 하나의 변수가 증가할때 다른 변수가 증가할 경우 우리는 양의 상관관계가 있다고 말하고 하나의 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소할 경우 우리는 음의 상관관계가 있다고 말한다. 상관관계의 강도를 나타내기 위해 상관계수를 사용하는데 상관계수는 -1부터 1까지에서 결과가 나타난다. 이때, 0으로 갈수록 관계가 없으며, -1 또는 1로 갈수록 관계가 강한 것이라고 할 수 있다.

 

corrgram 라이브러리

corrgram 라이브러리는 변수간의 상관 계수를 계산하고 시각화하기 위한 함수가 있다. corrgram() 함수를 사용하면 간단하게 시각화가 가능하다. 단, 해당 함수를 활용하기 위해서 연속형 변수를 사용해야 시각화가 가능하다.

install.packages("corrgram")
library(corrgram)
corrgram::corrgram(iris[,1:4],
                   main="Iris",
                   upper.panel = panel.conf)

[그림 1] iris 데이터의 상관관계 시각화

Reference

"Plot a Correlogram", Kevin Wright, https://cran.r-project.org/web/packages/corrgram/corrgram.pdf