如何从距离矩阵中提取组内和组间距离？在R中。

Question

如何从距离矩阵中提取组内和组间距离？在R中。

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我有这个数据集：

values<-c(0.002,0.3,0.4,0.005,0.6,0.2,0.001,0.002,0.3,0.01)
codes<-c("A_1","A_2","A_3","B_1","B_2","B_3","B_4","C_1","C_2","C_3")
names(values)<-codes

在这些代码中，字母表示一个组，数字表示每个组内的案例。因此，我有三个组，每个组内有3到4个案例（实际数据集要大得多，但这是一个子集）。

然后我计算距离矩阵：

dist(values)->dist.m

现在，我想将dist.m转化为一个数据集，其中包含两列：一列包含所有组内的距离（例如A_1和A_2之间的距离、B_2和B_4之间的距离等），另一列包含组间的距离（例如A_1和B_1之间的距离、C_1和B_4之间的距离等）。您是否知道在R中有什么简单的方法可以实现这一点？非常感谢您的帮助。提前感谢。Tina.

- user18441

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- IRTFM · Accepted Answer

他们可能称之为矩阵，但实际上并不是。然而，有一个as.matrix函数可以让你获得矩阵索引：

> as.matrix(dist.m)[grep("A", codes), grep("A", codes) ]
      A_1   A_2   A_3
A_1 0.000 0.298 0.398
A_2 0.298 0.000 0.100
A_3 0.398 0.100 0.000

因此，您可以使用相当紧凑的代码获得第一部分：

> sapply(LETTERS[1:3], function(let) as.matrix(dist.m)[grep(let, codes), grep(let, codes) ]
+ )
$A
      A_1   A_2   A_3
A_1 0.000 0.298 0.398
A_2 0.298 0.000 0.100
A_3 0.398 0.100 0.000

$B
      B_1   B_2   B_3   B_4
B_1 0.000 0.595 0.195 0.004
B_2 0.595 0.000 0.400 0.599
B_3 0.195 0.400 0.000 0.199
B_4 0.004 0.599 0.199 0.000

$C
      C_1   C_2   C_3
C_1 0.000 0.298 0.008
C_2 0.298 0.000 0.290
C_3 0.008 0.290 0.000

然后使用负逻辑寻址来获取剩余部分：

> sapply(LETTERS[1:3], function(let) as.matrix(dist.m)[grepl(let, codes), !grepl(let, codes) ]
+ )
$A
      B_1   B_2   B_3   B_4   C_1   C_2   C_3
A_1 0.003 0.598 0.198 0.001 0.000 0.298 0.008
A_2 0.295 0.300 0.100 0.299 0.298 0.000 0.290
A_3 0.395 0.200 0.200 0.399 0.398 0.100 0.390

$B
      A_1   A_2   A_3   C_1   C_2   C_3
B_1 0.003 0.295 0.395 0.003 0.295 0.005
B_2 0.598 0.300 0.200 0.598 0.300 0.590
B_3 0.198 0.100 0.200 0.198 0.100 0.190
B_4 0.001 0.299 0.399 0.001 0.299 0.009

$C
      A_1   A_2   A_3   B_1   B_2   B_3   B_4
C_1 0.000 0.298 0.398 0.003 0.598 0.198 0.001
C_2 0.298 0.000 0.100 0.295 0.300 0.100 0.299
C_3 0.008 0.290 0.390 0.005 0.590 0.190 0.009

我看不出将此表示为两列数据结构的方法，但是您可以使用 pkg::reshape2 中的 melt 函数来获取一个三列数据结构：

> melt( as.matrix(dist.m)[grep("A", codes), grep("A", codes) ] )
  Var1 Var2 value
1  A_1  A_1 0.000
2  A_2  A_1 0.298
3  A_3  A_1 0.398
4  A_1  A_2 0.298
5  A_2  A_2 0.000
6  A_3  A_2 0.100
7  A_1  A_3 0.398
8  A_2  A_3 0.100
9  A_3  A_3 0.000

这将给你一个相当长的数据帧以供显示，但在函数调用中使用melt足够容易。