R 如何使两个稀疏矩阵的列相等

我有两个稀疏矩阵，用于一个训练集和测试集，我需要删除每个矩阵中不在另一个矩阵中的列-使两个矩阵中的列相同。目前，我正在使用循环进行此操作，但我相信有一种更有效的方法：

# take out features in training set that are not in test
  i<-0
  for(feature in testmatrix@Dimnames[2][[1]]){
    i<-i+1
    if(!(feature %in% trainmatrix@Dimnames[2][[1]])){
      removerows<-c(removerows, i)
    }
  }
  testmatrix<-testmatrix[,-removerows]

# and vice versa...

#取出培训集中未在测试中的功能
在我看来，您所要做的就是保留
testmatrix
的列，这些列也出现在
trainmatrix
中，反之亦然。由于要将其应用于两个矩阵，一种快速的方法是对每个矩阵的
colnames
向量使用
intersect
，以找到相交的
colnames
，然后使用它来子集：

#  keep will be a vector of colnames that appear in BOTH train and test matrices
keep <- intersect( colnames(test) , colnames(train) )

#  Then subset on this vector
testmatrix <- testmatrix[ , keep ]
trainmatrix <- trainmatrix[ , keep ]

keep是列和测试矩阵中出现的列名向量
如果我们有
testmatrix
和
trainmatrix
…这是使用矩阵中的sparse.model.matrix（）创建的dgCMatrix类型，那么它将更容易提供帮助library@pablomo因此，上面的方法似乎可以正常工作，因为您可以使用“colnames”