我想对相关矩阵设定阈值，以仅保留p值<0.01的值。我之前在StackOverflow上已经看到了这个问题的答案，并尝试了建议的代码，但是当应用阈值时，矩阵的结构消失了。
例如，我有一堆数字的矩阵...
data <- matrix(rnorm(6),100,22)
然后，我得到一个相关矩阵...
corr_subj_data <-rcorr(data)
corr_matrix <- corr_subj_data$r
p_vals <- corr_subj_data$P
我试图使用numel（matlab程序包）在Matlab中复制用于此任务的代码。但是，它似乎在这里不起作用。
for(idx in numel(p_vals)) {
pval <- P_vals[idx]
if (pval > 0.01){
corr_matrix[idx] <- NA
}}
基本上在这里，我只是尝试遍历矩阵中的每个p值，如果它大于0.01，则将相关矩阵中的对应值替换为“ NA”。
然后我进行了查找，在下面找到了建议的代码：
corr_matrix[p_vals < 0.01]
这正确地确定了相关矩阵的阈值，但是我失去了原来的22 x 22结构。看起来它只是一个数字序列（不熟悉R中的数据类型）。
如果有人提出阈值后如何保留相关矩阵结构的建议，我将不胜感激！
使用该行：
corr_matrix[p_vals >= 0.01] <- NA
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