r - 通过将函数应用于 r 中所有可能的变量组合来生成矩阵

Question

这是我的小数据集，这是一个函数:

dat <- data.frame (
 A1 = c("AA", "AA", "AA", "AA"),
 B1 = c("BB", "BB", "AB", "AB"), 
 C1 = c("AB", "BB", "AA", "AB"))

功能

syfun <- function (x, y){

if(x == "AA" & y == "AA" | x == "BB" & y == "BB"){
        sxy = 1
}
if(x == "AA" & y == "AB" | x == "AB" & y == "AA"){
    sxy = 0.5
}
if (x == "AA" & y == "BB"| x == "BB" & y == "AA"){
    sxy = 0
}
return(sxy)
}

out <- rep (NA, NROW(dat))

for (i in 1:NROW(dat)){
out[i] <- syfun (dat[i,1], dat[i,1])
}

mean(out)
1

在这里，我想要做的是应用具有相同变量(变量 A1)的第一列(变量 A)的函数并平均输出值。我想将此输出保存到矩阵单元格中。

A1 和 B1 之间也类似。

   for (i in 1:NROW(dat)){
    out[i] <- syfun (dat[i,1], dat[i,2])
    }
    mean(out)
    0.25

现在类似于相关矩阵，我想保存变量之间的所有可能组合以制作一个矩阵。

         A1    B1    C1
A1       1.0  0.25  0.5
B1       0.25  1.0  NA
C1       0.5   NA   1.0

编辑:不产生 NA 的更完整的功能

syfun <- function (x, y){
  sxy <- NA
  if(x == "AA" & y == "AA" | x == "BB" & y == "BB"){
        sxy = 1
  }
  if(x == "AA" & y == "AB" | x == "AB" & y == "AA"){
        sxy = 0.5
  }
  if (x == "AA" & y == "BB"| x == "BB" & y == "AA"){
        sxy = 0
  }
  if (x == "BB" & y == "AB"| x == "AB" & y == "BB"){
        sxy = 0.5
  }

  if(x == "AB" & y ==  "AB") {
    sxy = 0.5
    }
  return(sxy)
}

Answer 1

首先，你的函数syfun必须返回NA如果没有匹配。因此，我在函数顶部添加了一行:

syfun <- function (x, y){
  sxy <- NA
  if(x == "AA" & y == "AA" | x == "BB" & y == "AA"){
        sxy = 1
  }
  if(x == "AA" & y == "AB" | x == "AB" & y == "AA"){
        sxy = 0.5
  }
  if (x == "AA" & y == "BB"| x == "BB" & y == "AA"){
        sxy = 0
  }
  return(sxy)
}

二、可以使用 outer将该函数应用于所有组合。您需要使用 Vectorize向量化函数:

mat <- outer(names(dat), names(dat), function(x, y) 
  Vectorize(function(a, b) mean(Vectorize(syfun)(dat[[a]], dat[[b]])))(x,y))

第三，用 1替换对角线上的元素:

diag(mat) <- 1

四、设置行列名:

dimnames(mat) <- list(names(dat), names(dat))

结果:

     A1   B1  C1
A1 1.00 0.25 0.5
B1 0.25 1.00  NA
C1 0.50   NA 1.0