我想创建一个单独的列，让我知道我的因变量与我感兴趣的所有解释变量的相关性（所有这些列和更多列存储在data.frame d中） . 通过做cor（d）我可以得到所有的相关性并通过做cor（d $ Var1，d $ Var2）我可以得到一个数字，但我想弄清楚如何从返回的矩阵中只得到Var1列cor（d），我可以选择我想要包含的解释变量 .
cor函数实际上也可以这样做 . 假设我们有：
d=data.frame(dependentVar = c(1,2,3),var1=c(-1,-2,-3),var2=c(9,0,5),junk=c(-2,-3,5))
然后这将做的伎俩：
cor(d[,"dependentVar"], d[,c("var1","var2")]) var1 var2 [1,] -1 -0.4435328
它的效率较低（我猜），但你也可以这样做：
cor(d)["dependentVar", c("var1","var2")]
它计算完整的相关矩阵，然后拉出你想要的子集 .
@DavidR是正确的，尽管R还支持X列和Y列之间的相关性：
cor(X, Y)
有关更多信息，请参见 ?cor .
?cor
M <- round(cor(College[,-1]),2) library('corrplot') #package corrplot
如果我们想要图像而不是直接数字，我们也可以使用circle，square，eclipse而不是数字
corrplot(M, method = "number") #plot matrix
Corelation matrix
3 回答
cor函数实际上也可以这样做 . 假设我们有：
然后这将做的伎俩：
它的效率较低（我猜），但你也可以这样做：
它计算完整的相关矩阵，然后拉出你想要的子集 .
@DavidR是正确的，尽管R还支持X列和Y列之间的相关性：
有关更多信息，请参见
?cor.如果我们想要图像而不是直接数字，我们也可以使用circle，square，eclipse而不是数字
Corelation matrix