在矩阵中进行不对称的成对比较

Question

我有一个具有成对值但不是对称的矩阵，我的意思是，AxB 与 BxA 不同。这是一个虚拟示例：

    A    B    C    D    E
A    1  0.7  0.8  0.8  0.9
B  0.2    1  0.2  0.8  0.3
C  0.3  0.4    1  0.5  0.6
D  0.4  0.9  0.8    1  0.4
E  0.8  0.2  0.8  0.8    1

我需要知道有多少 [i,j] 比较高于或等于 0.7 以及有多少 [j,i] 比较也高于 0.7 以便删除高冗余元素。在示例中，元素 A 具有更多数量的元素 B, C, D, and E，应在进一步分析中将其删除。我考虑过为此使用table 命令

table1 <- apply(M, 1, table)
table2 <- apply(M, 2, table)

然后比较 table1 和 table2 以去除多余的元素，这会是一个好方法吗？

谢谢

Answer 1

你想对 > 0.7 的条目做什么？将它们设置为 NA？删除它们？无论如何，这应该会让你朝着正确的方向前进：

#Assumes your data is named x
> which(x > 0.7, arr.ind = TRUE)
#----
  row col
A   1   1
E   5   1
B   2   2
D   4   2
...

#Set values = NA
x[which(x>0.7, arr.ind = TRUE)] <- NA
#---
    A   B   C   D   E
A  NA 0.7  NA  NA  NA
B 0.2  NA 0.2  NA 0.3
C 0.3 0.4  NA 0.5 0.6
D 0.4  NA  NA  NA 0.4
E  NA 0.2  NA  NA  NA