R 只保留「；“必要和充分的特征”；在数据帧中

我有一个dataframe，它由以下两列组成（作为示例）：

在此数据框中，同一行上的要素相互关联。（如功能1和功能5）
因此，使用其中一个，我可以计算另一个

在这个数据帧中，我需要保留最少数量的特性来计算所有特性。
因此，我需要找到关键特征

示例1：

INPUT:

COLUMN-1 COLUMN-2
feature1 feature4
feature2 feature5
feature3 feature6

DESIRED OUTPUT:
feature1
feature2
feature3

INPUT:

COLUMN-1 COLUMN-2
feature1 feature3
feature1 feature4
feature2 feature6
feature3 feature6

DESIRED OUTPUT:
feature1

上面我可以计算特征4,5,6

示例2：

INPUT:

COLUMN-1 COLUMN-2
feature1 feature4
feature2 feature5
feature3 feature6

DESIRED OUTPUT:
feature1
feature2
feature3

INPUT:

COLUMN-1 COLUMN-2
feature1 feature3
feature1 feature4
feature2 feature6
feature3 feature6

DESIRED OUTPUT:
feature1

上面我可以只使用feature1计算特征2,3,4,5,6

我的数据框可以容纳数千行。
所以我需要一个优雅的解决方案

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提前感谢。

这里有一个使用

igraph

软件包的解决方案

memb <- clusters(graph_from_data_frame(df,directed = FALSE))$membership
res <- names(memb)[!duplicated(memb)]

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• 给定

  df，将特征视为节点，将数据视为图形中的边列表。每个连接的子图需要一行。
  igraph
  软件包可以提供帮助。（可能很复杂，它可能需要一个有向图，但
  igraph
  包仍然有帮助。）您基本上只需要保留第一列中的不同值？@RicardoSemiãoeCastro no！不是第一列。请参见示例2。我想第二个示例中所需的输出应该是两列中的任意一个元素，例如，
  feature1
  。请参见下面我的尝试。希望对你有用
  > res
  [1] "feature1"
  
  > dput(df1)
  structure(list(`COLUMN-1` = c("feature1", "feature2", "feature3"
  ), `COLUMN-2` = c("feature4", "feature5", "feature6")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
  -3L))
  
  > dput(df2)
  structure(list(`COLUMN-1` = c("feature1", "feature1", "feature2", 
  "feature3"), `COLUMN-2` = c("feature3", "feature4", "feature6",
  "feature6")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))