Question

我有一个巨大的数据帧5600 X 6592我希望删除任何相互关联的变量超过0.99我知道如何做到这一点，一步一步，即形成一个相关矩阵，舍入值，删除类似的，并使用索引再次获取我的“减少”数据。

cor(mydata)
mydata <- round(mydata,2)
mydata <- mydata[,!duplicated (mydata)]
## then do the indexing...

我想知道这是否可以在短命令或某些高级功能中完成。我正在学习如何使用R语言中的强大工具，这避免了这么长时间不必要的命令

我在考虑像

这样的东西

mydata <- mydata[, which(apply(mydata, 2, function(x) !duplicated(round(cor(x),2))))]

抱歉，我知道上面的命令不起作用，但我希望我能够做到这一点。

适用于该问题的播放数据：

mydata <- structure(list(V1 = c(1L, 2L, 5L, 4L, 366L, 65L, 43L, 456L, 876L, 
78L, 687L, 378L, 378L, 34L, 53L, 43L), V2 = c(2L, 2L, 5L, 4L, 
366L, 65L, 43L, 456L, 876L, 78L, 687L, 378L, 378L, 34L, 53L, 
41L), V3 = c(10L, 20L, 10L, 20L, 10L, 20L, 1L, 0L, 1L, 2010L, 
20L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), V4 = c(2L, 10L, 31L, 2L, 2L, 5L, 
2L, 5L, 1L, 52L, 1L, 2L, 52L, 6L, 2L, 1L), V5 = c(4L, 10L, 31L, 
2L, 2L, 5L, 2L, 5L, 1L, 52L, 1L, 2L, 52L, 6L, 2L, 3L)), .Names = c("V1", 
"V2", "V3", "V4", "V5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-16L))

非常感谢

Answer 1

我确信有很多方法可以做到这一点，当然还有一些比这更好的方法，但这应该有效。我基本上只是将上三角形设置为零，然后删除任何值大于0.99的行。

> tmp <- cor(data)
> tmp[upper.tri(tmp)] <- 0
> diag(tmp) <- 0
# Above two commands can be replaced with 
# tmp[!lower.tri(tmp)] <- 0
#
> 
> data.new <- data[,!apply(tmp,2,function(x) any(x > 0.99))]
> head(data.new)
   V2 V3 V5
1   2 10  4
2   2 20 10
3   5 10 31
4   4 20  2
5 366 10  2
6  65 20  5

Answer 2

这是我的R代码，这对你有帮助

BinaryTreeNode<HashMap<String, Integer>>

并将减少的数据写入新的csv只需使用：

library('caret')

df1 = read.csv("stack.csv")

print (df1)

     GA     PN     PC   MBP    GR    AP
1 0.033  6.652  6.681 0.194 0.874 3.177
2 0.034  9.039  6.224 0.194 1.137 3.400
3 0.035 10.936 10.304 1.015 0.911 4.900
4 0.022 10.110  9.603 1.374 0.848 4.566
5 0.035  2.963 17.156 0.599 0.823 9.406
6 0.033 10.872 10.244 1.015 0.574 4.871
7 0.035 21.694 22.389 1.015 0.859 9.259
8 0.035 10.936 10.304 1.015 0.911 4.500


df2 = cor(df1)
hc = findCorrelation(df2, cutoff=0.3) # putt any value as a "cutoff" 
hc = sort(hc)
reduced_Data = df1[,-c(hc)]
print (reduced_Data)

     GA     PN    GR    AP
1 0.033  6.652 0.874 3.177
2 0.034  9.039 1.137 3.400
3 0.035 10.936 0.911 4.900
4 0.022 10.110 0.848 4.566
5 0.035  2.963 0.823 9.406
6 0.033 10.872 0.574 4.871
7 0.035 21.694 0.859 9.259
8 0.035 10.936 0.911 4.500

Answer 3

@大卫通过提供

，您的代码中的细微更改会使更强大 负相关

abs(x) > 0.99

而不仅仅是

x > 0.99

data.new <- data[,!apply(tmp,2,function(x) any(abs(x) > 0.99))]

欢呼声.. !!!

删除高度相关的变量

3 个答案: