基于值的子集相关矩阵

Question

我有这样的相关矩阵

   A    B    C      D    E     F
A  1    0.7  0.9   0.5  0.83   0.88
B  0.7  1    0.8   0.5  0.95   0.96
C  0.9  0.8  1     0.8  0.97   0.9
D  0.5  0.5  0.97   1   0.87   0.91
E 0.83  0.95 0.97  0.87  1     0.81
F 0.88  0.96 0.9   0.91 0.81    1

我想对这个相关矩阵进行子集化，并且只取 ​​>= 0.8 的变量，因为我需要避免对角线的比较（因为所有值都等于 1）

所以结果将是

  C      E      F
C 1      0.97   0.9
E 0.97   1      0.81
F 0.9    0.81    1

谢谢

Answer 1

一个想法可以是创建一个 >= 值大于 0.8 的逻辑矩阵，并在 TRUE 与矩阵维度相同时使用rowSums和colSums并进行过滤

m1[rowSums(m1 >= 0.8) == nrow(m1), colSums(m1 >= 0.8) == nrow(m1)]

     C    E    F
C 1.00 0.97 0.90
E 0.97 1.00 0.81
F 0.90 0.81 1.00

Answer 2

你可以试试这个

> idx <- names(which(rowSums(m >= 0.8) == ncol(m)))

> m[idx, idx]
     C    E    F
C 1.00 0.97 0.90
E 0.97 1.00 0.81
F 0.90 0.81 1.00