Supprimer les variables fortement corrélées

J'ai un énorme dataframe 5600 X 6592 et je veux supprimer toutes les variables qui sont corrélées les unes aux autres plus de 0,99 je sais comment le faire, étape par étape, c'est-à-dire former une matrice de corrélation, arrondir les valeurs, supprimer les valeurs similaires et utiliser l'indexation pour obtenir mes données "réduites" à nouveau.

cor(mydata)
mydata <- round(mydata,2)
mydata <- mydata[,!duplicated (mydata)]
## then do the indexing...

Je voudrais savoir si cela pourrait être fait en commande courte, ou une fonction avancée. J'apprends à utiliser les outils puissants du langage R, qui évite ces longues commandes inutiles

Je pensais à quelque chose comme

mydata <- mydata[, which(apply(mydata, 2, function(x) !duplicated(round(cor(x),2))))]

Désolé, je sais que la commande ci-dessus ne fonctionne pas, mais j'espère que je serais capable de faire cela.

Un jeu-données qui s'applique à la question:

mydata <- structure(list(V1 = c(1L, 2L, 5L, 4L, 366L, 65L, 43L, 456L, 876L, 
78L, 687L, 378L, 378L, 34L, 53L, 43L), V2 = c(2L, 2L, 5L, 4L, 
366L, 65L, 43L, 456L, 876L, 78L, 687L, 378L, 378L, 34L, 53L, 
41L), V3 = c(10L, 20L, 10L, 20L, 10L, 20L, 1L, 0L, 1L, 2010L, 
20L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L), V4 = c(2L, 10L, 31L, 2L, 2L, 5L, 
2L, 5L, 1L, 52L, 1L, 2L, 52L, 6L, 2L, 1L), V5 = c(4L, 10L, 31L, 
2L, 2L, 5L, 2L, 5L, 1L, 52L, 1L, 2L, 52L, 6L, 2L, 3L)), .Names = c("V1", 
"V2", "V3", "V4", "V5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-16L))

Merci Beaucoup