如何从 R 中的文件导入外部相关矩阵？

【问题标题】：How do you import an external correlation matrix from file in R?如何从 R 中的文件导入外部相关矩阵？
【发布时间】：2016-01-26 03:05:09
【问题描述】：

我有一个要导入的 6x6 相关矩阵：

 1.0000
 0.6008   1.0000
 0.4984   0.4749   1.0000
 0.1920   0.2196   0.2079   1.0000
 0.1959   0.1912   0.2010   0.4334   1.0000
 0.3466   0.2979   0.2445   0.3197   0.4207   1.0000

我尝试过直接使用scan()，但它不会输入矩阵。

A <- matrix(scan("data.txt", n = 6*6), 6, 6, byrow = TRUE)

这不起作用，因为“数据长度 [21] 不是行数 [6] 的约数或倍数”。

还有哪些其他方法可用于导入外部的、预先存在的相关矩阵？

【问题讨论】：

使用read.table()如果数据是.txt文件
Import data into R with an unknown number of columns?的可能重复

标签： r matrix correlation read.table data-import

【解决方案1】：

您确实可以单独使用count.fields 和read.table (see here)，但我认为最合适的解决方案是使用来自MCMCpack 的xpnd 制作一个对称矩阵（没有NA's in UD）。

max_col <- max( count.fields("data.txt", sep = " ") ) # Insert \t if tab-separated 

library(MCMCpack)
A <- read.table("text.txt", sep=" ", fill=TRUE, col.names=1:max_col)
corr <- xpnd( A[lower.tri(A, diag=T)] , max_col)

给你

corr
#        [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]   [,6]
# [1,] 1.0000 0.6008 0.4984 0.1920 0.1959 0.3466
# [2,] 0.6008 1.0000 0.4749 0.2196 0.1912 0.2979
# [3,] 0.4984 0.4749 1.0000 0.2079 0.2010 0.2445
# [4,] 0.1920 0.2196 0.2079 1.0000 0.4334 0.3197
# [5,] 0.1959 0.1912 0.2010 0.4334 1.0000 0.4207
# [6,] 0.3466 0.2979 0.2445 0.3197 0.4207 1.0000

【讨论】：