R - 在矩阵上平均特定矩阵索引答案

【问题标题】：R - Averaging specific matrix indices over matrixR - 在矩阵上平均特定矩阵索引
【发布时间】：2018-04-13 21:33:24
【问题描述】：

我有两个矩阵。第一个 m1 是 100x100，包含带小数位的数字，另一个 m2 是 300x100，并且很少填充整数，如下所示：

m1 <- matrix(rexp(1000, rate = .1), ncol = 100)
m2 <- matrix(sample(c(rep(0, 1000), rep(1, 10), rep(2, 1)), 300 * 100, replace = T), 300, 100)

m1 中的每一行对应m2 中相同编号的列。 m2 的每一列代表该观察在 m1 中相应行的出现次数。

对于m2 中的每一行，我想得到m1 每一行的colMeans 对应于它在m2 的那一行中出现的次数。结果应该是一个 300x100 的矩阵。我想知道最有效的方法。

这是一项复杂的操作，但希望您能理解我的意思。如果您需要任何澄清，我可以给它。如果有帮助，我正在尝试从单词特征矩阵和文档术语矩阵中获取文档特征矩阵。

【问题讨论】：

您应该发布一个尺寸非常小的可重现示例，例如 3x3 和 4x3，以及预期的输出
一般策略是将 m1 扩展为 3d 张量（例如，张量流中的 tf.tile），然后使用张量点积确保折叠正确的尺寸，然后是 @987654333 @沿正确的轴。
操作不明白。我不熟悉“相应”均值-您的意思是加权均值吗？我同意 Moody 的观点，即使用低尺寸 3x3 和 4x3 的工作示例可以使这一点变得清晰明了，同时为解决方案提供良好的测试用例。

标签： r matrix average

【解决方案1】：

dtm <- matrix(c(0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0), ncol = 4)
wvm <- matrix(c(27.305102,  9.095906, 3.792833, 17.561222, 32.06434, 4.719152, 8.367996, 0.0568822), ncol = 2)

dtm
wvm

t(apply(dtm, 1, function(dtm_row) {
  vs <- wvm[dtm_row > 0, ] * dtm_row[dtm_row > 0]
  if (is.matrix(vs)) { colMeans(vs) } else vs
}))

解决了我自己的问题。但如果有人想改进我的方法，我会将那里的答案标记为正确的。

【讨论】：