Olá Fernando, obrigado por dispensar um pouco do seu tempo para me ajudar. O procedimento que você fez está correto, pois o resultado me retorna todos os valores menores que o limite de corte, porém, da matriz de correlação eu preciso extrair o nome da coluna e da linha, ou seja, o par de variáveis, cuja correlação seja menor que 0,3. A partir da extração do nome dos pares de variáveis eu selecionaria as colunas nos dados originais (bandas). Resumindo, o que eu realmente preciso não são os valores e sim os nomes das variáveis. Desde já agradeço. Att... 2014-10-10 10:04 GMT-03:00 Fernando Souza <nandodesouza@gmail.com>:
A Lista retornada possui o mesmo número de objetos, mas não o mesmo número de dados. Sua lista é composta de 20 vetores de tamanho 20, após aplicar a função que lhe enviei ele selecionará somente os valores menores que o valor de corte 0,3 dentro de cada vetor. No entanto a lista continuará com 20 objetos (ou vetores). Tranformei a lista em data frame para você ver melhor o que aconteceu.
is.list(bandas) #Os dados enviados estão armazenados em uma lista str(bandas) # você possui quatrocentos dados 20 obs de 20 variáveis todos os vetores completos length(bandas) f<-function(x) x[x<=0.3] bandas2<-lapply(bandas,FUN=f) #seleciona valores menores ou iguais a 0.3 dentro de cada vetor da lista str(bandas2) # mesmo número de objetos 20 vetores contento 20 dados mas observe que alguns vetores não contém dados df<-data.frame(Data=unlist(sapply(bandas2, "[", 1:length(bandas2)))) # em formato de data frame
On 09-10-2014 22:12, Fernando Antonio de souza wrote:
Pelo que entendi a lista "banda" que você enviou contem dados de correlação e você quer selecionar apenas os cujo valor são menores ou iguais a 0.3. Se for só isso você pode utilizar o comando:
f<-function(x) x[x<=0.3] lapply(bandas,FUN=f)
Em 9 de outubro de 2014 18:57, Rodrigo Muniz <uenf.rodrigo@gmail.com> escreveu:
Caros, Tenho uma dataframe com cerca de 1500 variáveis e gostaria de saber a correlação entre essas variáveis, então gerei uma matriz de correlação. Como muitas variáveis estão altamente correlacionadas, eu gostaria de selecionar apenas as variáveis que tenham, por exemplo, no máximo uma correlação de 0,3. Para isso eu utilizei a função findCorrelation do pacote caret. Pela descrição, a função foi feita para isso, selecionar as variáveis mais correlacionadas, considerando um limite de corte. Como eu gostaria das variáveis menos correlacionadas, eu inverti minha matriz de correlação, pelo seguinte comando: as.matrix(sqrt((matrix.cor-1)^2), desta forma, a função selecionaria as variáveis menos correlacionada. No entanto, o resultado da função sempre me retorna bandas altamente correlacionada. Por isso gostaria de fazer de uma forma alternativa. Segue um pequeno exemplo para ajudar nas considerações. Se alguém souber uma forma de programar para obter esse resultado, aceito um direcionamento. Desde já agradeço pela atenção.
require(caret)
filtro=c(0.7) #Este parâmetro foi criado para definir o liminar de corte, como a #matriz está inversa, um valor de 0,7 que dizer que a correlação máxima entre as #variáveis deve cer de 0,3.
matrix.cor <- as.data.frame(cor(bandas))# Gerar a matriz de correlação
banda.selecao=bandas[,findCorrelation(as.matrix(sqrt((matrix.cor-1)^2)), cutoff=as.numeric(filtro), verbose=FALSE)] # selecionar do dataframe #original apenas as variáveis com fraca correlação.
bandas=structure(list(X1417 = c(0.161042, 0.186075, 0.202966, 0.211156, 0.172813, 0.167929, 0.175015, 0.200225, 0.178143, 0.182516, 0.162152, 0.169258, 0.14955, 0.143907, 0.161655, 0.164643, 0.157703, 0.160282, 0.177145, 0.169043), X1366 = c(0.352479, 0.376561, 0.372766, 0.39279, 0.36767, 0.368855, 0.361146, 0.390109, 0.373625, 0.383793, 0.371615, 0.375047, 0.363033, 0.341382, 0.372219, 0.375438, 0.359356, 0.372921, 0.375115, 0.36681), X469 = c(0.07749, 0.098493, 0.083867, 0.101454, 0.087098, 0.088587, 0.079879, 0.083187, 0.087261, 0.091197, 0.085591, 0.091496, 0.081759, 0.093462, 0.094817, 0.089399, 0.087421, 0.08966, 0.097024, 0.084687), X1549 = c(0.233143, 0.262691, 0.266292, 0.280087, 0.247662, 0.242888, 0.237161, 0.269429, 0.25326, 0.260258, 0.239942, 0.244771, 0.224855, 0.211901, 0.237555, 0.242471, 0.232943, 0.234706, 0.248407, 0.243808), X1424 = c(0.149535, 0.176297, 0.193145, 0.197999, 0.16312, 0.156738, 0.165102, 0.190595, 0.165941, 0.171179, 0.149601, 0.158143, 0.139422, 0.131351, 0.150353, 0.153668, 0.145654, 0.149609, 0.162426, 0.158941), X1957 = c(0.045334, 0.078347, 0.055058, 0.071466, 0.04449, 0.052894, 0.066396, 0.087972, 0.053841, 0.073682, 0.068851, 0.04738, 0.044667, 0.060964, 0.061176, 0.065722, 0.052965, 0.05974, 0.07101, 0.076109), X1848 = c(0.247498, 0.280584, 0.274104, 0.278935, 0.252584, 0.256848, 0.235115, 0.274966, 0.268281, 0.267282, 0.255826, 0.23335, 0.237109, 0.230515, 0.262255, 0.258836, 0.2387, 0.265159, 0.271541, 0.265838), X1537 = c(0.218761, 0.248475, 0.254953, 0.264756, 0.233748, 0.230395, 0.224644, 0.256149, 0.236666, 0.24462, 0.223847, 0.229429, 0.210074, 0.198872, 0.220081, 0.227677, 0.217309, 0.21968, 0.231893, 0.226282), X1621 = c(0.285036, 0.31607, 0.313035, 0.331176, 0.302131, 0.300669, 0.290153, 0.323815, 0.307194, 0.318355, 0.298653, 0.303098, 0.285467, 0.269884, 0.297272, 0.301428, 0.291555, 0.300164, 0.302502, 0.299489), X1602 = c(0.273662, 0.302662, 0.304277, 0.319991, 0.29179, 0.291713, 0.281382, 0.313998, 0.296813, 0.305874, 0.286391, 0.294462, 0.27532, 0.260575, 0.287217, 0.289802, 0.279721, 0.285657, 0.291856, 0.289307), X1865 = c(0.199668, 0.229541, 0.230852, 0.245059, 0.226876, 0.215756, 0.207998, 0.254432, 0.20988, 0.226653, 0.206045, 0.194866, 0.195796, 0.183774, 0.214694, 0.231647, 0.207081, 0.208682, 0.223025, 0.199142), X1476 = c(0.144097, 0.170145, 0.187837, 0.192702, 0.158221, 0.154393, 0.160075, 0.184072, 0.162413, 0.166724, 0.147404, 0.15375, 0.133576, 0.128008, 0.146151, 0.150793, 0.143929, 0.141969, 0.158288, 0.154279), X2034 = c(0.081108, 0.110882, 0.100852, 0.109914, 0.109893, 0.06942, 0.128299, 0.139094, 0.10447, 0.125726, 0.118003, 0.075258, 0.090784, 0.055216, 0.102326, 0.101315, 0.08443, 0.123796, 0.104067, 0.102786), X1460 = c(0.136055, 0.161915, 0.177241, 0.184844, 0.149423, 0.143712, 0.150499, 0.173385, 0.150807, 0.156626, 0.138878, 0.145282, 0.125618, 0.120778, 0.138968, 0.139961, 0.133014, 0.132243, 0.150618, 0.144916), X1236 = c(0.41637, 0.440245, 0.422308, 0.453948, 0.428499, 0.436163, 0.427196, 0.454866, 0.433779, 0.451874, 0.447265, 0.44747, 0.44684, 0.422101, 0.451307, 0.452207, 0.436043, 0.454355, 0.44641, 0.437131), X1913 = c(0.049649, 0.06384, 0.080675, 0.0761, 0.062756, 0.056635, 0.074517, 0.084222, 0.054835, 0.05488, 0.06389, 0.058421, 0.054827, 0.050249, 0.063544, 0.066275, 0.057604, 0.072578, 0.070545, 0.061034), X1885 = c(0.105368, 0.136086, 0.161411, 0.146339, 0.115904, 0.121671, 0.149059, 0.145293, 0.125417, 0.145147, 0.124081, 0.112018, 0.101411, 0.096761, 0.122112, 0.114244, 0.105535, 0.122283, 0.140519, 0.121402), X492 = c(0.080821, 0.102833, 0.088743, 0.10809, 0.093344, 0.096766, 0.083556, 0.089436, 0.091601, 0.100154, 0.089925, 0.096294, 0.087353, 0.097834, 0.102614, 0.09692, 0.096883, 0.094752, 0.102917, 0.089361), X1916 = c(0.037402, 0.063136, 0.08053, 0.071535, 0.059838, 0.0555, 0.060523, 0.079581, 0.044433, 0.055137, 0.055831, 0.054455, 0.054067, 0.055332, 0.062323, 0.0651, 0.05896, 0.075877, 0.069466, 0.064714), X1249 = c(0.416616, 0.440854, 0.423568, 0.455739, 0.428821, 0.436904, 0.42868, 0.455141, 0.432762, 0.45234, 0.447037, 0.448069, 0.445743, 0.420802, 0.455476, 0.453444, 0.43817, 0.454327, 0.444599, 0.437981)), .Names = c("X1417", "X1366", "X469", "X1549", "X1424", "X1957", "X1848", "X1537", "X1621", "X1602", "X1865", "X1476", "X2034", "X1460", "X1236", "X1913", "X1885", "X492", "X1916", "X1249"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame") -- *Rodrigo A. Muniz* Eng. Agrônomo. Ms Produção Vegetal (UENF) Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ/USP) E-mail - muniz.ra@usp.br Cel (19) 98300-4333 (Pessoal)
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