cor求的是列于列之间的相关系数
内部参数两者是一致的
x就是你要计算的矩阵
method是你要计算的方法
这里给出的分别是
皮尔森
肯德尔，斯皮尔曼三种
任选一个就行
如果在 R 语言中遇到协方差串列有错的问题，建议您按照以下步骤进行尝试：1.检查您的代码，确保您输入的是协方差函数的正确语法，例如：cov(x, y)。
2.确保您提供的数据是有效的，并且满足计算协方差所需的条件。例如，两个变量的数据长度必须相同。
3.尝试使用 debug 功能，查看您的代码中可能存在的错误。
4.如果以上步骤都无法解决问题，建议您可以尝试在线搜索或论坛上寻求帮助，或者联系 R 语言的专业技术支持。
5.希望以上建议能够帮助您解决 R 语言中协方差串列有错的问题。
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析旨在研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。
一般来讲研究对象（样品或处理组）之间使用距离分析，而元素（物种或环境因子）之间进行相关性分析 。两个变量之间的相关性可以用简单相关系数（例如皮尔森相关系数等）进行表示，相关系数越接近1，两个元素相关性越大，相关系数越接近0，两个元素越独立。
Pearson相关系数是用于表示相关性大小的最常用指标，数值介于-1~1之间，越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高。正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关。适用于两个正态分布的连续变量。
利用两变量的秩次大小来进行分析，属于非参数统计方法。适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的连续变量。也可以用于有序分类变量的之间的相关性测量。
Kendall's Tau相关系数是一种非参数检验，适用于两个有序分类变量。
此外衡量两个变量之间关系的方法还有：卡方检验、Fisher精确检验等。
Pearson、Spearman、Kendall相关系数都可以通过cor函数实现，cov协方差函数参数同cor函数。
ggcorrplot包内只有2个函数，一个cor_pmat()用于计算p值，一个ggcorrplot()用于绘图。ggcorrplot相当于精简版的corrplot包，只有主题更加丰富多样。
This function computes and returns the distance matrix computed by using the specified distance measure to compute the distances between the rows of a data matrix.
这个函数用特定的方法计算矩阵的行之间的距离，并返回距离矩阵。
scale是对矩阵的每一列进行标准化，如果要对行标准化需要先转置。如 heatmapdata <- t(scale(t(heatmapdata)))
