是否可以在 R 中过滤 corrplot/cormatrix？
Is it possible to filter a corrplot/cormatrix in R?
我有一个包含许多不同变量的数据集，每个变量都有自己的组子集。我还有一个目标变量。我想确定哪些组与响应相关，并设法为每个变量和响应创建了一系列相关矩阵，并在 R 中分别使用 cor 函数和 corrplot 函数创建了相应的相关图。
出于我的目的，我对变量之间是否相关不感兴趣，我只对它们是否与响应变量相关感兴趣。有没有办法在绘图之前过滤相关矩阵，以便只包含针对目标变量的变量
cor(x) 函数，当给定一个参数（矩阵或 data.frame）时，计算列中存在的所有变量对之间的相关性。然而，同一个函数可以接受两个参数：cor(x, y)，在这种情况下，它只计算 x 和 y 对之间的相关性。
因此在您的情况下，您可以提供所有组变量作为 x，响应变量作为 y，然后绘制结果（假设“响应”在最后一列）：
cors <- cor(dat[,-ncol(dat)], dat[,ncol(dat)])
corrplot::corrplot(cors)
我有一个包含许多不同变量的数据集，每个变量都有自己的组子集。我还有一个目标变量。我想确定哪些组与响应相关，并设法为每个变量和响应创建了一系列相关矩阵，并在 R 中分别使用 cor 函数和 corrplot 函数创建了相应的相关图。
出于我的目的，我对变量之间是否相关不感兴趣，我只对它们是否与响应变量相关感兴趣。有没有办法在绘图之前过滤相关矩阵，以便只包含针对目标变量的变量
cor(x) 函数，当给定一个参数（矩阵或 data.frame）时，计算列中存在的所有变量对之间的相关性。然而，同一个函数可以接受两个参数：cor(x, y)，在这种情况下，它只计算 x 和 y 对之间的相关性。
因此在您的情况下，您可以提供所有组变量作为 x，响应变量作为 y，然后绘制结果（假设“响应”在最后一列）：
cors <- cor(dat[,-ncol(dat)], dat[,ncol(dat)])
corrplot::corrplot(cors)