R_构造稀疏矩阵 matlab 稀疏矩阵

sparseMatrix

1、首先来看一下问题的起源:

我有的数据是:

a <- rep(1:10, each = 100)  #分组变量b <- sample(rep(1:4, 10000), 1000)  #1:4之间的1000个随机数head(data.frame(a, b))
##   a b## 1 1 3## 2 1 3## 3 1 3## 4 1 2## 5 1 3## 6 1 3

我希望对分组变量统计,组内取值的频率。 我使用了tapply函数:

c <- tapply(b, a, table)head(c)
## $`1`## ##  1  2  3  4 ## 25 15 31 29 ## ## $`2`## ##  1  2  3  4 ## 13 36 28 23 ## ## $`3`## ##  1  2  3  4 ## 20 27 28 25 ## ## $`4`## ##  1  2  3  4 ## 29 32 21 18 ## ## $`5`## ##  1  2  3  4 ## 22 31 17 30 ## ## $`6`## ##  1  2  3  4 ## 18 29 23 30

可以看出得到了,我想要的数据。但是tapply的输出是列表,我不太会将其转化为 data.frame

接下来使用Matrix包中的sparseMatrix得到了我想要的结果

library(Matrix)
## Warning: package 'Matrix' was built under R version 3.0.3
id <- unique(a)item <- 1:4i <- match(a, id)j <- match(b, item)c <- sparseMatrix(i, j, x = 1)c <- as.matrix(c)c <- data.frame(id, c)  #I get a data.framehead(c)
##   id X1 X2 X3 X4## 1  1 25 15 31 29## 2  2 13 36 28 23## 3  3 20 27 28 25## 4  4 29 32 21 18## 5  5 22 31 17 30## 6  6 18 29 23 30

由此产生了我需要的数据格式。

2、sparseMatrix函数的学习

example1

i <- c(1, 3:8)j <- c(2, 9, 6:10)x <- 7 * (1:7)(A <- sparseMatrix(i, j, x = x))  #从例子中可以看出,i,j是行列标号。x是取值
## 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                              ## [1,] . 7 . . .  .  .  .  .  .## [2,] . . . . .  .  .  .  .  .## [3,] . . . . .  .  .  . 14  .## [4,] . . . . . 21  .  .  .  .## [5,] . . . . .  . 28  .  .  .## [6,] . . . . .  .  . 35  .  .## [7,] . . . . .  .  .  . 42  .## [8,] . . . . .  .  .  .  . 49
summary(A)
## 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix", with 7 entries ##   i  j  x## 1 1  2  7## 2 4  6 21## 3 5  7 28## 4 6  8 35## 5 3  9 14## 6 7  9 42## 7 8 10 49
str(A)
## Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots##   ..@ i       : int [1:7] 0 3 4 5 2 6 7##   ..@ p       : int [1:11] 0 0 1 1 1 1 2 3 4 6 ...##   ..@ Dim     : int [1:2] 8 10##   ..@ Dimnames:List of 2##   .. ..$ : NULL##   .. ..$ : NULL##   ..@ x       : num [1:7] 7 21 28 35 14 42 49##   ..@ factors : list()

example2

(AA <- sparseMatrix(c(1, 3:8), c(2, 9, 6:10), x = 7 * (1:7), dims = c(10, 20)))
## 10 x 20 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                                                   ##  [1,] . 7 . . .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . .##  [2,] . . . . .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . .##  [3,] . . . . .  .  .  . 14  . . . . . . . . . . .##  [4,] . . . . . 21  .  .  .  . . . . . . . . . . .##  [5,] . . . . .  . 28  .  .  . . . . . . . . . . .##  [6,] . . . . .  .  . 35  .  . . . . . . . . . . .##  [7,] . . . . .  .  .  . 42  . . . . . . . . . . .##  [8,] . . . . .  .  .  .  . 49 . . . . . . . . . .##  [9,] . . . . .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . .## [10,] . . . . .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . .
summary(AA)  #dims可以比最大的行或列指标大
## 10 x 20 sparse Matrix of class "dgCMatrix", with 7 entries ##   i  j  x## 1 1  2  7## 2 4  6 21## 3 5  7 28## 4 6  8 35## 5 3  9 14## 6 7  9 42## 7 8 10 49

example2

set.seed(1)(perm <- sample(1:7))
## [1] 2 3 6 4 1 7 5
(A1 <- sparseMatrix(i[perm], j[perm], x = x[perm]))  #i,j,x可以在任意位置
## 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                              ## [1,] . 7 . . .  .  .  .  .  .## [2,] . . . . .  .  .  .  .  .## [3,] . . . . .  .  .  . 14  .## [4,] . . . . . 21  .  .  .  .## [5,] . . . . .  . 28  .  .  .## [6,] . . . . .  .  . 35  .  .## [7,] . . . . .  .  .  . 42  .## [8,] . . . . .  .  .  .  . 49
stopifnot(identical(A, A1))

example3

R_构造稀疏矩阵 matlab 稀疏矩阵
(args <- data.frame(i = c(i, 1), j = c(j, 2), x = c(x, 2)))
##   i  j  x## 1 1  2  7## 2 3  9 14## 3 4  6 21## 4 5  7 28## 5 6  8 35## 6 7  9 42## 7 8 10 49## 8 1  2  2
(Aa <- do.call(sparseMatrix, args))  #行列索引有重复位置的时候,相加
## 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                              ## [1,] . 9 . . .  .  .  .  .  .## [2,] . . . . .  .  .  .  .  .## [3,] . . . . .  .  .  . 14  .## [4,] . . . . . 21  .  .  .  .## [5,] . . . . .  . 28  .  .  .## [6,] . . . . .  .  . 35  .  .## [7,] . . . . .  .  .  . 42  .## [8,] . . . . .  .  .  .  . 49
(A. <- do.call(sparseMatrix, c(args, list(use.last.ij = TRUE))))  #最后一个
## 8 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##                              ## [1,] . 2 . . .  .  .  .  .  .## [2,] . . . . .  .  .  .  .  .## [3,] . . . . .  .  .  . 14  .## [4,] . . . . . 21  .  .  .  .## [5,] . . . . .  . 28  .  .  .## [6,] . . . . .  .  . 35  .  .## [7,] . . . . .  .  .  . 42  .## [8,] . . . . .  .  .  .  . 49

example4

dn <- list(LETTERS[1:3], letters[1:5])(m <- sparseMatrix(i = c(3, 1, 3:2, 2:1), p = c(0:2, 4, 4, 6), x = 1:6, dimnames = dn))  #dimnames添加行列名 p为列指针,第一列为0
## 3 x 5 sparse Matrix of class "dgCMatrix"##   a b c d e## A . 2 . . 6## B . . 4 . 5## C 1 . 3 . .
str(m)
## Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots##   ..@ i       : int [1:6] 2 0 1 2 0 1##   ..@ p       : int [1:6] 0 1 2 4 4 6##   ..@ Dim     : int [1:2] 3 5##   ..@ Dimnames:List of 2##   .. ..$ : chr [1:3] "A" "B" "C"##   .. ..$ : chr [1:5] "a" "b" "c" "d" ...##   ..@ x       : num [1:6] 1 2 4 3 6 5##   ..@ factors : list()

  

爱华网本文地址 » http://www.aihuau.com/a/25101010/26006.html

更多阅读

MATLAB矩阵及其运算 matlab矩阵运算

第2章 MATLAB矩阵及其运算2.1 变量和数据操作2.2 MATLAB矩阵2.3 MATLAB运算2.4 矩阵分析2.5 矩阵的超越函数2.6 字符串2.7 结构数据和单元数据2.8 稀疏矩阵2.1 变量和数据操作2.1.1 变量与赋值1.变

秩和比法 ahp怎么构造判断矩阵

8.2 秩和比法秩和比法是我国统计学家田凤调教授于1988年提出的一种新的综合评价方法,它是利用秩和比RSR(Rank-sumratio)进行统计分析的一种方法,该法在医疗卫生等领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面已得到广泛的应

稀疏表示 稀疏表达 csdn

本文zhang11wu4/article/details/8058777,个人感觉写的很不错,转过来给对这个领域感兴趣的小伙伴看一下。踏入“稀疏表达”(Sparse Representation)这个领域,纯属偶然中的必然。之前一直在研究压缩感知(CompressedSensing)中的重构问题。

标准化矩阵协方差矩阵相关系数矩阵 协方差与相关系数

在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为:COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-E

声明:《R_构造稀疏矩阵 matlab 稀疏矩阵》为网友帆布牛仔分享!如侵犯到您的合法权益请联系我们删除