查看corrplot 包中的R. 它有几个用于可视化相关矩阵的选项。

我不确定是否有任何 R 包可以做到这一点，但我最喜欢的协方差矩阵可视化方法（而且我觉得这种方法信息量更大）正在使用相关网络。基本上，我使用 Glasso 算法修剪协方差矩阵（稍后我将解释原因），然后使用力导向算法为相关性生成网络。节点的大小是方差。前任：

大图

请记住，这是一个网络，因此轴没有任何意义；一切都与邻里和距离有关。红线是高相关，蓝线是负相关。我们可以比矩阵方法更好地发现变量簇以及二阶和三阶相关性。

我通过使用惩罚项（请参阅 Glasso 算法）来修剪协方差矩阵，原因有两个：减少估计方差，并减少提高可视化的行数。

仅供参考，以上内容是使用此 Python脚本生成的。

如果您正在使用闪亮并且有能力制作交互式工具，那么只需将协方差图开发为 ggplot 对象，以便您可以添加hover、dblclick和brush工具来缩放和显示弹出信息。

这是创建不同相关性的介绍，例如在 R 中使用 ggplot2 绘制的图：GGPlot2 CorrMatrix。这是使用 Shiny 中的 ggplot 对象添加带有悬停工具的弹出窗口的介绍：Shiny Plot Hover Tool。

或者，您可能会发现 Plotly 具有一些不错的功能，可用于绘制您想要的信息，它还具有易于集成的交互式工具。例如：绘图热图。

如果您对 ggplot 方法有任何疑问，请随时给我留言。实际上，我最近刚刚开发了一个带有悬停和缩放工具的类似应用程序。