visualiser les associations entre deux groupes de données

Question

Où chaque point de données a un appariement de A et B et il y a plusieurs entrées dans A et multiple entame dans B. IE plusieurs syndromes et diagnostics multiples, bien que pour chaque point de données il y ait un seul syndrome-diagnostics paire.

exemples, des suggestions ou des idées très appréciées

est ici ce que les données est. Et je veux voir les connexions entre les valeurs de A et B (combien de GG sont liés à TTs etc). Les deux sont des types de données nominaux.

ID,A ,B 
1,GG,TT 
2,AA,SS 
3,BB,XX 
4,DD,SS 
5,DD,TT 
6,CC,XX 
7,HH,ZZ 
8,AA,TT 
9,CC,RR 
10,DD,ZZ 
11,AA,XX 
12,AA,TT 
13,DD,SS 
14,DD,XX 
15,AA,YY 
16,CC,ZZ 
17,FF,SS 
18,FF,XX 
19,BB,VV 
20,GG,VV 
21,GG,SS 
22,AA,RR 
23,AA,TT 
24,AA,SS 
25,CC,VV 
26,CC,TT 
27,FF,RR 
28,GG,UU 
29,CC,TT 
30,BB,ZZ 
31,II,TT 
32,FF,RR 
33,BB,SS 
34,GG,YY 
35,FF,RR 
36,BB,VV 
37,II,RR 
38,CC,YY 
39,FF,VV 
40,AA,XX 
41,AA,ZZ 
42,GG,VV 
43,BB,UU 
44,II,UU 
45,II,SS 
46,DD,SS 
47,AA,UU 
48,BB,VV 
49,GG,TT 
50,BB,TT 

Answer 1

C'est ce que je fais. Une couleur plus foncée indique une combinaison plus importante de A et B.

dataset <- data.frame(A = sample(LETTERS[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE), B = sample(LETTERS[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE)) 
Counts <- as.data.frame(with(dataset, table(A, B))) 
library(ggplot2) 
ggplot(Counts, aes(x = A, y = B, fill = Freq)) + geom_tile() + scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") 

Ou si vous préférez les lignes

library(ggplot2) 
dataset <- data.frame(A = sample(letters[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE), B = sample(letters[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE)) 
Counts <- as.data.frame(with(dataset, table(A, B))) 
Counts$X <- 0 
Counts$Xend <- 1 
Counts$Y <- as.numeric(Counts$A) 
Counts$Yend <- as.numeric(Counts$B) 
ggplot(Counts, aes(x = X, xend = Xend, y = Y, yend = Yend, size = Freq)) + 
geom_segment() + scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c("A", "B")) + 
scale_y_continuous(breaks = 1:5, labels = letters[1:5]) 

Cette troisième option ajouter des étiquettes aux points de données à l'aide geom_text().

library(ggplot2) 
dataset <- data.frame(
    A = sample(letters[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE), 
    B = sample(LETTERS[20:26], 200, prob = runif(7), replace = TRUE) 
) 
Counts <- as.data.frame(with(dataset, table(A, B))) 
Counts$X <- 0 
Counts$Xend <- 1 
Counts$Y <- as.numeric(Counts$A) 
Counts$Yend <- as.numeric(Counts$B) 
ggplot(Counts, aes(x = X, xend = Xend, y = Y, yend = Yend)) + 
geom_segment(aes(size = Freq)) + 
scale_x_continuous(breaks = 0:1, labels = c("A", "B")) + 
scale_y_continuous(breaks = -1) + 
geom_text(aes(x = X, y = Y, label = A), colour = "red", size = 7, hjust = 1, vjust = 1) + 
geom_text(aes(x = Xend, y = Yend, label = B), colour = "red", size = 7, hjust = 0, vjust = 0) 

Answer 2

vos données sont bipartites, je suggère tracer des points dans le premier facteur d'un côté, les points dans l'autre facteur de l'autre, avec des lignes entre elles, comme ceci:

Le code que je l'habitude de générer c'était:

## Make up data. 
data <- data.frame(X1=sample(state.region, 10), 
        X2=sample(state.region, 10)) 

## Set up plot window. 
plot(0, xlim=c(0,1), ylim=c(0,1), 
    type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="") 

factor.to.int <- function(f) { 
    (as.integer(f) - 1)/(length(levels(f)) - 1) 
} 

segments(factor.to.int(data$X1), 0, factor.to.int(data$X2), 1, 
     col=data$X1) 
axis(1, at = seq(0, 1, by = 1/(length(levels(data$X1)) - 1)), 
    labels = levels(data$X1)) 
axis(3, at = seq(0, 1, by = 1/(length(levels(data$X2)) - 1)), 
    labels = levels(data$X2)) 

Answer 3

Peut-être mosaicplot:

X <- structure(list(
    ID = 1:50, 
    A = structure(c(6L, 1L, 2L, 4L, 4L, 3L, 7L, 1L, 3L, 4L, 1L, 1L, 4L, 4L, 1L, 3L, 5L, 5L, 2L, 6L, 6L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 5L, 6L, 3L, 2L, 8L, 5L, 2L, 6L, 5L, 2L, 8L, 3L, 5L, 1L, 1L, 6L, 2L, 8L, 8L, 4L, 1L, 2L, 6L, 2L), .Label = c("AA","BB", "CC", "DD", "FF", "GG", "HH", "II"), class = "factor"), 
    B = structure(c(3L, 2L, 6L, 2L, 3L, 6L, 8L, 3L, 1L, 8L, 6L, 3L, 2L, 6L, 7L, 8L, 2L, 6L, 5L, 5L, 2L, 1L, 3L, 2L, 5L, 3L, 1L, 4L, 3L, 8L, 3L, 1L, 2L, 7L, 1L, 5L, 1L, 7L, 5L, 6L, 8L, 5L, 4L, 4L, 2L, 2L, 4L, 5L, 3L, 3L), .Label = c("RR", "SS", "TT", "UU", "VV", "XX", "YY", "ZZ"), class = "factor") 
), .Names = c("ID", "A", "B"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -50L) 
) 

mosaicplot(with(X,table(A,B))) 

Pour vous par exemple ensemble de données:

Answer 4

Merci! Je pense que la connectivité entre les éléments de chaque classe est mieux visualisée par les exemples de liens graphiques donnés par Jonathon et Thierry. La 2ème de Thierry qui montre l'ampleur est définitivement là où je vais commencer.

mise à jour merci à tous pour vos idées et conseils!

Je suis venu acrossthe le paquet bipartite qui a des fonctions pour visualiser ce genre de données. Je pense que c'est une visualisation claire des relations que j'essaie de montrer.

fait:

library(bipartite) 
    dataset <- data.frame(
     A = sample(letters[1:5], 200, prob = runif(5), replace = TRUE), 
     B = sample(LETTERS[20:26], 200, prob = runif(7), replace = TRUE) 
    ) 
    datamat <- as.matrix(table(dataset$A, dataset$B)) 
    visweb(datamat, text = "interaction", textsize = .8) 

donnant: visweb result

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