2016-09-05 17 views

ответ

0

Вы можете попробовать мой пакет expss. Решение не настолько совершенное, но помогает мне во многих случаях:

library(corrplot) 
library(expss) 

data(iris) 
iris2 = iris[,-5] # drop 'Species' - factor variable 

# apply labels 
var_lab(iris2$Sepal.Length) = "Sepal Length" 
var_lab(iris2$Sepal.Width) = "Sepal Width" 
var_lab(iris2$Petal.Length) = "Petal Length" 
var_lab(iris2$Petal.Width) = "Petal Width" 

# for each variables add variable name to label 
for (each in colnames(iris2)){ 
    var_lab(iris2[[each]]) = paste(each, var_lab(iris2[[each]])) 
} 

# replace names with labels and build correlation matrix 
cor.mat = cor(names2labels(iris2)) 

corrplot(cor.mat, type="upper", order="hclust", 
     tl.col="black", tl.srt=45)