我写了一个脚本来计算相关性，以在特征选择和 ML 模型构建之前删除高度相关的变量。

library('caret')

df1 = read.csv("stack.csv")

print (df1)

     GA     PN     PC   MBP    GR    AP
1 0.033  6.652  6.681 0.194 0.874 3.177
2 0.034  9.039  6.224 0.194 1.137 3.400
3 0.035 10.936 10.304 1.015 0.911 4.900
4 0.022 10.110  9.603 1.374 0.848 4.566
5 0.035  2.963 17.156 0.599 0.823 9.406
6 0.033 10.872 10.244 1.015 0.574 4.871
7 0.035 21.694 22.389 1.015 0.859 9.259
8 0.035 10.936 10.304 1.015 0.911 4.500


df2 = cor(df1)
hc = findCorrelation(df2, cutoff=0.3) # putt any value as a "cutoff" 
hc = sort(hc)
reduced_Data = df1[,-c(hc)]
print (reduced_Data)

     GA     PN    GR    AP
1 0.033  6.652 0.874 3.177
2 0.034  9.039 1.137 3.400
3 0.035 10.936 0.911 4.900
4 0.022 10.110 0.848 4.566
5 0.035  2.963 0.823 9.406
6 0.033 10.872 0.574 4.871
7 0.035 21.694 0.859 9.259
8 0.035 10.936 0.911 4.500

我的问题是，要删除相关特征，我应该使用标准化数据。

preObj <- preProcess(nd[,2:(x-1) ], method=c("center", "scale"))
normalized_Data <- predict(preObj, nd[,2:(x-1)])

或者我可以使用原始数据来计算相关性。

谢谢你。