比较共现矩阵

Question

我不确定表达这一点的最佳方式，也许我的目标比我努力实现它更容易。我正在尝试比较两个共现矩阵（MatA 和 MatB），它们的站点为行，每个站点出现的物种为列，1=存在，0=不存在。这是一些较小的假数据：

>MatA
        G. magnirostris  G. fortis  G. fuliginosa G. difficilis
Site1        0           0              1            1 
Site2        1           0              1            1
Site3        0           1              1            0

>MatB 
           G. magnirostris  G. fortis   G. fuliginosa   G. difficilis
Jefferson    1               1           0               0 
Hillsdale    0               1           1               1

对于 MatB 中的每一行（站点），我想搜索 MatA 中的每一行（站点），并首先计算有多少物种同时出现，如果可能的话，跟踪哪些物种。因此，对于 Jefferson 站点，在 MatA 中，G. magnirostris 和 G. fortis 物种的组合从未发生过。所以结果=0。 对于 Hillsdale，这 3 个物种（G. fuliginosa、G. fortis 和 G. difficilis）从未像所有 3 个物种一样出现，但有两种组合： G. fortis & G. fuliginosa，然后是 G. fuliginosa & G. difficilis。

我应该提到我有数百列（物种）和数千行（站点）。我尝试使用 MatA %*% t(MatB) 进行矩阵乘法作为开始的一种方式，但它错误为不合格，我认为这不是我想要的。任何有关如何设置的建议都会非常有帮助。这几天一直在为此苦苦挣扎！

编辑：我编写了 MatA (MatA.probs) 的成对共现概率矩阵。我现在想计算 MatB 中每行（站点）的物种匹配的组合概率。例如：

>MatA.prob
                G. magnirostris   G. fortis    G. fuliginosa  G. difficilis
G. magnirostris       NA          0                 1           1
G. fortis             0          NA                 1           2
G. fuliginosa         1          1                  NA          2
G. difficilis         1          0                  2           NA

然后，在 Jefferson 中，物种组合的组合概率将 = 0，因为该组合从未发生，但在 Hillsdale，对于三种可能的组合中的每一种，它将是 1 * 0* 2。我如何逐行匹配 MatB 中的物种组合来计算这个？

Answer 1

我意识到您不必计算所有组合， 这是您可以解决原始问题的一种方法， 其中每一行都是来自MatB（或其中的一个子集）的样本，出现在MatA：

library(dplyr)

ans <- apply(MatB, 1L, function(r) {
  matching_names <- colnames(MatA)[r == 1L]
  nonmatching_names <- setdiff(colnames(MatA), matching_names)

  MatA %>%
    filter_at(vars(!!nonmatching_names), all_vars(. == 0L)) %>%
    filter_at(vars(!!matching_names), any_vars(. == 1L)) %>%
    mutate(site_total = nrow(.))
}) %>%
  bind_rows(.id = "site")
       site G.magnirostris G.fortis G.fuliginosa G.difficilis site_total
1 Hillsdale              0        0            1            1          2
2 Hillsdale              0        1            1            0          2