在 R 中随机化和比较矩阵

Question

我有两个矩阵（1 和 2）相乘，得到一致性矩阵 (c)。

我需要将这些矩阵中的一个随机化 1000 次，然后他们比较这些一致性矩阵的值高于第一次比较的次数。

# Exemple:
 mat1 <- matrix(rbinom(222, 1, 0.5),nrow=74,ncol=3) # habitat

 mat2 <- matrix(rbinom(592, 1, 0.5),nrow=74,ncol=8) # modular

 tmat1 <- t(mat1)

 # Multipying the tranposed matrix 1 by matrix 2:

 c <- tmat1%*%mat2 # concordance matrix c

 resu <- matrix(NA,nrow=3,ncol=8) # creating the matrix to fill with the results of values higher than c

  for(r in 1:1000) {

mat3 <- apply(mat1,1,sample) # randomizing matrix 1, maintaining the number of intercations by nodes

cc <- mat3%*%mat2 # multiplying these matrices 

for (i in 1:dim(c)[1]){ # rows

 for(j in 1:dim(c)[2]){ # columns

   if(cc[i]>=c[j]){ #  

   resu[i,j] <- sum(cc[i]>=c[j]) # filling the matrix with the number of times cc was higher then c

   } 

 }

}

}

但结果是错误的：它生成的矩阵具有正确的行数 (3) 和列数 (8)，但全部填充为 1。

每个元素的一致性在 cc[i] 中高于 c[j] 的次数必须不同。

有什么想法吗？

Answer 1

让我们从较小的版本开始，逐步完成您想要做的事情。我正在设置一个随机种子，所以你会得到相同的结果：

set.seed(42)
mat1 <- matrix(rbinom(75, 1, 0.5), nrow=25, ncol=3)
mat2 <- matrix(rbinom(200, 1, 0.5), nrow=25, ncol=8)
tmat1 <- t(mat1)
c <- tmat1 %*% mat2
c
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
# [1,]   10   11   10    7   10    9    5    6
# [2,]    9   11   11    7    8    7    4    8
# [3,]    5    7    8    6    7    4    4    7

现在你想要一个mat1 的版本，每行中的值都被打乱了。然后你想知道第二个矩阵中有多少值更大：

mat3 <- apply(mat1, 1, sample)
cc <- mat3 %*% mat2
cc
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
# [1,]    7   10   12    7   10    8    5    8
# [2,]    9    8    7    5    6    5    3    5
# [3,]    8   11   10    8    9    7    5    8
cc > c
#       [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]  [,8]
# [1,] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
# [2,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# [3,]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
sum(cc > c)
# [1] 10

现在创建一个处理这一步的函数：

matrand <- function(mat1, mat2, prod) {
    mat3 <- apply(mat1, 1, sample)
     cc <- mat3 %*% mat2
     cc > prod
}

最后根据需要多次运行该函数：

results <- replicate(10, matrand(mat1=mat1, mat2=mat2, prod=c))
apply(results, 1:2, sum)
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
# [1,]    1    1    4    2    0    1    3    4
# [2,]    4    3    1    1    6    4    6    2
# [3,]    8    8    9    5    6    9    3    5

对象results 是一个 3x8x10 数组。上面的矩阵是该单元格在 10 次复制中cc 较高的次数。

Answer 2

我会使用包 purrr 并使用 map 和 reduce 概念

library(purrr)
mat1 <- matrix(rbinom(222, 1, 0.5),nrow=74,ncol=3) # habitat

mat2 <- matrix(rbinom(592, 1, 0.5),nrow=74,ncol=8) # modular

tmat1 <- t(mat1)

# Multipying the tranposed matrix 1 by matrix 2:

c <- tmat1%*%mat2
mat3 <- apply(mat1,1,sample)
cc<-mat3 %*% mat2
map(1:1000, ~apply(mat1,1,sample)) %>% #sample 1000 matrices
  map(~`%*%`(.,mat2)) %>% # multiply them with mat2
  map(~`>`(., c)) %>% #check for each result which element is greather the first result c
  reduce(`+`) # use the fact that TRUE -> 1 and just sum all the comparison matrices

R 在后台处理所有元素操作，所以这应该就是您所需要的。