要找到相关系数大于某个值的列组合，我们首先需要创建相关矩阵，然后使用 reshape2 包的 help if 融化函数来融化相关性。之后，将根据相关系数的值获取输出的子集。
查看以下示例以了解其工作原理。
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-rpois(20,1) x2<-rpois(20,10) x3<-rpois(20,5) x4<-rpois(20,2) df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4) df1
创建以下数据框 -
x1 x2 x3 x4 1 1 8 3 2 2 2 5 6 1 3 0 3 3 2 4 1 8 4 3 5 2 9 7 0 6 0 9 5 1 7 0 13 6 5 8 3 9 2 2 9 0 11 5 3 10 1 11 6 2 11 0 15 0 2 12 1 6 7 3 13 0 9 4 1 14 1 11 6 1 15 1 5 6 2 16 0 8 5 1 17 2 9 5 1 18 0 17 5 4 19 1 7 6 0 20 1 12 6 4
要创建 df1 的相关矩阵，请将以下代码添加到上述代码段中 -
x1<-rpois(20,1) x2<-rpois(20,10) x3<-rpois(20,5) x4<-rpois(20,2) df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4) cor1_matrix<-cor(df1) cor1_matrix输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
x1 x2 x3 x4 x1 1.0000000 -0.2873806 0.12162796 -0.31472199 x2 -0.2873806 1.0000000 -0.16970821 0.45119129 x3 0.1216280 -0.1697082 1.00000000 -0.02241285 x4 -0.3147220 0.4511913 -0.02241285 1.00000000
要加载 reshape2 包并找到大于 0.30 的相关系数的组合，请将以下代码添加到上述代码段中 -
library(reshape2) subset(melt(cor1_matrix),value>.30)输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
Var1 Var2 value 1 x1 x1 1.0000000 6 x2 x2 1.0000000 8 x4 x2 0.4511913 11 x3 x3 1.0000000 14 x2 x4 0.4511913 16 x4 x4 1.0000000
以下代码段创建了一个示例数据框 -
y1<-rnorm(20) y2<-rnorm(20,5) y3<-rnorm(20,1.005) df2<-data.frame(y1,y2,y3) df2
创建以下数据框 -
y1 y2 y3 1 0.987216392 5.729841 1.6302391 2 0.784426157 4.229493 1.3783138 3 -0.444098876 3.623398 1.7947024 4 0.093496185 5.388854 0.7357072 5 -0.606812484 4.608422 1.5531116 6 0.681756392 4.502711 1.7351390 7 0.646009220 5.414941 1.4273596 8 0.418220626 6.227583 -0.4851824 9 -0.096372689 5.749269 -0.3193480 10 0.263341182 4.861265 1.8186878 11 -0.669565407 5.292873 1.4790937 12 -0.409141117 6.087335 1.8738509 13 -0.008184681 4.887777 1.8336940 14 1.147759554 5.431373 -0.5929404 15 -0.826403622 5.043522 0.3473174 16 -1.749526916 4.274688 0.4565382 17 -0.981464558 5.652843 2.0842843 18 1.414818984 5.136481 1.3521429 19 1.010931968 5.266047 1.7779003 20 0.674112034 5.497107 0.8404535
要创建相关矩阵，请将以下代码添加到上述代码段中 -
y1<-rnorm(20) y2<-rnorm(20,5) y3<-rnorm(20,1.005) df2<-data.frame(y1,y2,y3) cor2_matrix<-cor(df2) cor2_matrix输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
y1 y2 y3 y1 1.00000000 0.2162542 -0.03940615 y2 0.21625418 1.0000000 -0.30541902 y3 -0.03940615 -0.3054190 1.00000000
要找到小于 0.20 的相关系数的组合，请将以下代码添加到上述代码段中 -
subset(melt(cor2_matrix),value<0.20)输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
Var1 Var2 value 3 y3 y1 -0.03940615 6 y3 y2 -0.30541902 7 y1 y3 -0.03940615 8 y2 y3 -0.30541902