[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 입체 산포도

 정보

• 업무명     : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 입체 산포도

• 작성자     : 박진만

• 작성일     : 2020-03-24

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 
  

• 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
  

• 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
  

• 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
  

• 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
  

 

 

[특징]

• 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

   

[기능]

• 데이터형 소개

 

[활용 자료]

• 없음

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 예시 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

[입체 산포도]

• R에서 입체 산점도를 만드는 함수는 plot3d 및  scatterplot3d 등이 존재한다. 

• plot3d는 OpenGL을 이용하며, 입체 그림을 그리기 위해 마우스로 그림을 회전하거나 크기를 조절할 수 있다.

• 한편, scatterplot3d의 경우 앞서 말한 것과 같이 회전시키거나 할 순 없지만 그림이 상대적으로 가볍다.

 

[plot3d 함수]

• plot3d 함수는 R의 rgl 패키지에 포함되어 있다.

x <- rnorm(100, 2, 10)
y <- rnorm(100, 4, 10)
z <- rnorm(100, 6, 10)

plot3d(x, y, z)

 

[rgl 패키지를 설치할 때 발생하는 오류의 대응]

• 만약 Ubuntu를 쓰는 경우 rgl 패키지를 설치할 때 X11에 대한 오류가 발생할 수 있다.

configure : error : X11 not found but required, configure aborted.
ERROR : configuration failed for package 'rgl'
configure : error : missing required header GL / gl.h
ERROR : configuration failed for package 'rgl'

• 이 때, mesa 관련 라이브러리를 Ubuntu에 설치하면 오류가 없어진다.

• apt-get로 설치할 때 패키지의 의존이 손상이나 오류가 나오게 한다면 apt-get을 이용하여 다시 설치하면 된다.

sudo apt-get install libgl1-mesa-dev
sudo apt-get install libgl1-mesa-swx11
sudo apt-get install libegl1-mesa
sudo apt-get install libegl1-mesa-*
sudo apt-get install libglu1-mesa
sudo apt-get install libglu1-*
sudo apt-get install libgles1
sudo apt-get install libopenvg1-mesa
sudo apt-get install libglu1-mesa-dev

 

[scatterplot3d 함수 사용]

• scatterplot3d 는 scatterplot3d 패키지에 포함되어있다.

library(scatterplot3d)

x <- c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4)
y <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
z <- c(1, 6,11,16, 2, 7,12,17, 3, 8,13,18, 4, 9,14,19, 5,10,15,20)

scatterplot3d(x, y, z)

 

[다음글]

[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 히트맵

 

[이전글]

[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 산포도

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

본 블로그는 파트너스 활동을 통해 일정액의 수수료를 제공받을 수 있음