python - 删除 numpy 中高度相关的列(没有 pandas)

Question

我有二维 numpy 数组

[[1 3 4 2]
 [2 4 6 4]
 [-1 6 8 -2]
 [6 4 2 12]]

我想删除高度相关的列，结果应该是这样的:

 [[1 3 4 ]
 [2 4 6 ]
 [-1 6 8]
 [6 4 2 ]]

看到了吗？第 4 列被删除，因为它与第 1 列高度相关

我可以得到相关矩阵

np.corrcoef(numpy_array)

问题是如何删除相关性高的列？

我已经搜索了解决方案，但只得到了使用 Pandas 数据框的解决方案。由于某种原因我不想使用 Pandas 。我想要只使用 numpy 的解决方案

Answer 1

我们将利用 corr2_coeff获取所有列的成对相关值，然后选出相关值为 1 的对作为完全相关的列。

因此，步骤看起来像这样 -

In [47]: a # Input array
Out[47]: 
array([[ 1,  3,  4,  2],
       [ 2,  4,  6,  4],
       [-1,  6,  8, -2],
       [ 6,  4,  2, 12]])

# Get correlation values 
In [48]: cor = corr2_coeff(a.T,a.T)

In [49]: cor
Out[49]: 
array([[ 1.        , -0.44992127, -0.87705802,  1.        ],
       [-0.44992127,  1.        ,  0.71818485, -0.44992127],
       [-0.87705802,  0.71818485,  1.        , -0.87705802],
       [ 1.        , -0.44992127, -0.87705802,  1.        ]])

# Get pairs, which are the ones that are forming perfect correlation
In [53]: p = np.argwhere(np.triu(np.isclose(corr2_coeff(a.T,a.T),1),1))

In [54]: p
Out[54]: array([[0, 3]])

# Delete those cols
In [51]: np.delete(a,p[:,1],axis=1)
Out[51]: 
array([[ 1,  3,  4],
       [ 2,  4,  6],
       [-1,  6,  8],
       [ 6,  4,  2]])