在循环中使用单独的矩阵并将结果保存在数据框中

Question

我有一些矩阵，它们的行数和列数都相同，它们的名称也完全相同。例如，我是这样读的

a<-read.csv("a.txt",row.names = 1,header=T,sep="\t")
b<-read.csv("b.txt",row.names = 1,header=T,sep="\t")
c<-read.csv("c.txt",row.names = 1,header=T,sep="\t")
d<-read.csv("d.txt",row.names = 1,header=T,sep="\t")
e<-read.csv("e.txt",row.names = 1,header=T,sep="\t")

现在我想得到 a & b, a & c,...,b & c, ..., c & d, d 之间的相似度指数 & e 使用此代码

library(igraph)
library(BiRewire)

jaccard.index<-birewire.similarity( a,b)

然后我想将结果保存为像这样的数据框

mat1    mat2    simil.index
a   b   0.9142
a   c   0.8126
a   d   0.5066
b   e   0.9526

我不知道如何在循环中使用这些单独的矩阵并保存这样的结果。有人帮我解决这个问题吗？

Answer 1

准备计算成对相似度的函数

myfun <- function(x, y) {

  birewire.similarity(eval(parse(text = x)), eval(parse(text = y)))

}

构建可能的组合（你说你的矩阵被命名为字母表的前 5 个字母，但你可以用任何名称代替 letters[1:5]）：

myletters <- combn(letters[1:5], 2)

按列构建数据框绑定，组合和应用于此类组合的函数的结果：

data.frame(t(myletters), 
           simil.index = mapply(myfun, myletters[1,], myletters[2,]))