在R中，热图是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据集中不同变量之间的相关性。在R中，有两个常用的热图函数，分别是`heatplot`和`heatmap.2`。这两个函数在使用时有一些默认值的差异，下面将详细介绍这些差异，并给出相应的案例代码。
首先，我们来看一下`heatplot`函数。`heatplot`函数是R中的一个基本热图函数，其主要功能是绘制热图，并对数据进行聚类。默认情况下，`heatplot`函数使用的是欧氏距离作为聚类的距离度量方法，并使用完全连接法（complete linkage）作为聚类的方法。这意味着`heatplot`函数将根据数据的欧氏距离，将具有最小距离的观测值或变量聚类在一起。接下来，我们来看一下`heatmap.2`函数。`heatmap.2`函数是R中的另一个常用热图函数，它是`gplots`包中的一个函数。与`heatplot`函数相比，`heatmap.2`函数具有更多的参数选项，并且可以实现更加灵活的热图绘制。默认情况下，`heatmap.2`函数使用的是相关性距离（correlation distance）作为聚类的距离度量方法，并使用平均连接法（average linkage）作为聚类的方法。这意味着`heatmap.2`函数将根据数据的相关性距离，将具有最小相关性距离的观测值或变量聚类在一起。为了更好地理解`heatplot`和`heatmap.2`之间的差异，下面我们将通过一个具体的案例来进行演示。假设我们有一个包含10个观测值和5个变量的数据集，我们想要绘制热图并进行聚类。首先，我们使用`heatplot`函数绘制热图：R# 安装并加载heatmap包install.packages("heatmap")library(heatmap)# 创建示例数据集data <- matrix(rnorm(50), nrow = 10, ncol = 5)# 绘制热图heatplot(data)上述代码中，我们使用`heatplot`函数绘制了一个默认的热图。根据默认值，`heatplot`函数使用欧氏距离作为聚类的距离度量方法，并使用完全连接法作为聚类的方法。结果如下图所示：接下来，我们使用`heatmap.2`函数绘制热图：R# 安装并加载gplots包install.packages("gplots")library(gplots)# 创建示例数据集data <- matrix(rnorm(50), nrow = 10, ncol = 5)# 绘制热图heatmap.2(data)上述代码中，我们使用`heatmap.2`函数绘制了一个默认的热图。根据默认值，`heatmap.2`函数使用相关性距离作为聚类的距离度量方法，并使用平均连接法作为聚类的方法。结果如下图所示：从上述两个热图的结果可以看出，在默认情况下，`heatplot`和`heatmap.2`函数的热图结果是有所差异的。`heatplot`函数的热图结果根据欧氏距离进行聚类，而`heatmap.2`函数的热图结果根据相关性距离进行聚类。这种差异可以根据具体需求来选择使用不同的函数和参数。热图是一种常用的数据可视化工具，用于展示数据集中不同变量之间的相关性。在R中，有两个常用的热图函数，分别是`heatplot`和`heatmap.2`。这两个函数在使用时有一些默认值的差异，`heatplot`函数使用欧氏距离和完全连接法，而`heatmap.2`函数使用相关性距离和平均连接法。根据具体需求，我们可以选择不同的函数和参数来绘制热图。