将分类属性向量转换为相似度矩阵答案

【问题标题】：Transform categorical attribute vector into similarity matrix将分类属性向量转换为相似度矩阵
【发布时间】：2017-10-25 18:30:12
【问题描述】：

我需要使用 R 将分类属性向量转换为“相同属性矩阵”。

例如，我有一个向量报告 N 人的性别（男性 = 1，女性 = 0）。我需要将此向量转换为一个名为 A 的 NxN 矩阵（行和列上有人名），如果两个人（i 和 j）具有相同的性别，则每个单元格 Aij 的值为 1，否则为 0。

这是一个例子，有 3 个人，第一个男性，第二个女性，第三个男性，它们产生了这个向量：

c(1, 0, 1)

我想把它变成这个矩阵：

A = matrix( c(1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE)

【问题讨论】：

标签： r matrix vector similarity sna

【解决方案1】：

就像 lmo 在评论中所说，不可能知道数据集的结构，因此以下内容只是一个示例，供您了解如何完成。
首先，编一些数据。

set.seed(3488)    # make the results reproducible
x <- LETTERS[1:5]
y <- sample(0:1, 5, TRUE)
df <- data.frame(x, y)

现在根据您的需要将其制成表格

A <- outer(df$y, df$y, function(a, b) as.integer(a == b))
dimnames(A) <- list(df$x, df$x)
A
#  A B C D E
#A 1 1 1 0 0
#B 1 1 1 0 0
#C 1 1 1 0 0
#D 0 0 0 1 1
#E 0 0 0 1 1

【讨论】：

一个 alt..tcrossprod(table(df))
略短，但更难阅读/解释：+outer(tmp, tmp, "==").