自分の覚書的な意味合いも含め、Rで多変数からなるデータフレームの関係性を視覚化する
関数（パッケージ）をまとめます。
#多変数視覚化パッケージ＆関数まとめ
##pairs：散布図行列
既定で利用できるpairs関数。
見やすく加工するには色々パラメータをいじる必要があります。
pairs
pairs(iris, panel = panel.smooth)
##{psych}pairs.panels：散布図・相関行列図
個人的に一番好きなグラフ。
１変量も２変量も相関も分かりやすいです。
pairs.panels
library(psych)
psych::pairs.panels(iris)
##{corrplot}corrplot：相関行列図（円）
円の大きさで相関を表す相関行列図。
変数が多くても、パッと見分かりやすいかも。
corrplot
library(corrplot)
corrplot::corrplot(cor(iris[,-5]))
##{qgraph}qgraph：ネットワーク図
各変数間の相関関係をネットワーク図で表示。こんな表現の仕方もありかー。
qgraph
library(qgraph)
qgraph(cor(iris[,-5]),edge.labels=T )
##{tabplot}tableplot：テーブルプロット
ある変数をソートしてグラフ化。
ソートする変数はsortCol="xxxxx"のパラメーターで指定可能。
tableplot
library(tabplot)
tableplot(iris)
##{GGally}ggpairs：モダンな散布図・相関行列etc
グラフ生成に時間がかかりますが、恐らく一番簡単に凝った多変数の関係図が可視化できるパッケージ。
ggpairs
library(ggplot2)
library(GGally)
ggpairs(iris,aes_string(colour="Species", alpha=0.5))
#おわりに
探せばまだまだ視覚化に便利なパッケージがありそうです。
色々パラメータを操作すれば、自分好みにできる自由度の高いグラフも多いです。
データ分析の第一歩は、データの構造を理解することから。
上記のグラフがぱぱっと作れると、色々便利になりそうです。