Ну, я просто должен написать о своем пакете здесь:)
Вы можете использовать qgraph
для визуализации корреляционной матрицы как сети. Это будет отображать переменные как узлы, а корреляции - как ребра, соединяющие узлы. Зеленые края указывают на положительные корреляции, а красные края указывают на отрицательные корреляции. Чем шире и насыщеннее края, тем сильнее абсолютная корреляция.
Например, (это первый пример со страницы справки), следующий код построит матрицу корреляции набора данных с 240 переменными.
library("qgraph")
data(big5)
data(big5groups)
qgraph(cor(big5),minimum=0.25,cut=0.4,vsize=2,groups=big5groups,legend=TRUE,borders=FALSE)
title("Big 5 correlations",line=-2,cex.main=2)

Вы также можете кластеризовать сильно коррелированные узлы вместе (использует Fruchterman-Reingold), что создает довольно четкое представление о том, как на самом деле выглядит структура вашей корреляционной матрицы:

И многое другое. Дополнительные примеры можно найти на моем сайте:
http://sachaepskamp.com/?page_id=73