在多元统计分析中，相关系数图及其交互相关系数图被广泛应用于呈现样本间的相关性。然而，传统静态相关系数图在参数调整后需经历完整的重绘流程，导致绘图响应延迟。为此我们升级了交互方式，修改图表参数实时更新，从而达到实时出图的效果。
相关系数图
用于直观呈现多个样品之间关联程度或相关性的图表类型，能够快速洞察数据样本间的潜在联系。我们提供多样的图表类型以及单元格的样式，在分析设置方面，我们提供不同的相关性算法、排序方式、以及系数值的调整等多个分析参数，满足多样化的分析需求。
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图表调整 |
图表类型：提供 7 种不同的图表类型 |
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单元格样式：支持切换 7 种风格的单元格样式 |
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图表字体设置(主标题、标签、图例) |
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分析参数 |
相关性算法：pearson（经典算法）、kendal、spearman |
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排序方式：original（原始）、AOE（特定）、FPC（逻辑）、hclust（聚类）、alphabet（字母） |
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系数值：颜色、大小等 |
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显著性标识：显著性水平、标识类型、大小、颜色 |
交互相关系数图
展示多样本间的关系或相关性。它提供了丰富的样式自定义功能，包括图表颜色、单元格宽高、聚类显示以及行列标签的显示控制。在参数层面，支持选择不同的相关性算法、聚类方法、距离度量及数据处理方式。
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图表样式 |
1.图表颜色：热图颜色和分组颜色支持修改 |
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2.单元格宽高：可拉伸单元格宽高来适配图表画布，达到理想效果 |
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3.图表分组：控制是否在图中显示分组信息 |
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4.热图单元格的数值：可编辑字体颜色和大小 |
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5.聚类显示：控制聚类树在图表行列中的显示 |
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6.行列名称显示：行列名称是否在图表中显示，行名字体样式：支持倾斜或正常 |
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参数调整 |
1.相关性算法：pearson（经典算法）、kendal、spearman |
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2.聚类方式：none、single、complete、average |
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3.距离算法：euclidean、manhattan |
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4.数据处理：none、log10 |
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供稿 | 大数据研发部
编辑 | 市场部
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