多变量相关性散点矩阵

多变量相关性散点矩阵（也叫 散点图矩阵，Pairwise Scatter Plot Matrix 或 Correlation Matrix Plot）是一种可视化多变量数据关系的工具，它显示了数据集中各个变量之间的两两关系，通常用于探讨变量间的相关性和分布模式。

主要特点：

散点图矩阵：矩阵中的每个单元格是一个散点图，用于显示两个变量之间的关系。矩阵的行和列分别代表数据集中的不同变量，矩阵中的每个单元格展示对应行和列的两个变量之间的散点图。

对角线部分：通常，矩阵的对角线部分会显示每个变量的单独分布，比如直方图或密度图，这有助于了解各个变量的单变量分布。

相关性：通过散点图矩阵，可以直观地识别不同变量之间的相关性（正相关、负相关或无相关性）。比如，变量间呈现直线关系（线性相关），则散点图中的点会排列成一条直线。

数据探索：它是一种强大的数据探索工具，常用于数据分析和特征选择阶段，帮助分析者发现变量间的潜在关系、共线性问题或数据中的异常值。

输入文件：

分组信息，第一列为样本ID，第二列为分组（Group），确保列名与示例相一致，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

OTU/特征表，每一列代表一个样本，每一行代表一个特征，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

环境因子信息，每一列代表一项环境因子指标，如：pH、湿度等，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

小工具结果：

autocorrelations.png&pdf

autocorrelations_group.png&pdf

当前版本为1.0版本，上架时间为：2025-05-13

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