R 在矩阵中进行不对称成对比较

我有一个成对值的矩阵，但不是对称的，我的意思是，AxB和BxA不一样。下面是一个虚拟示例：

    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

我需要知道有多少比较

[I，j]

高于或等于0.7，有多少比较

[j，I]

也高于

0.7

，以便删除高冗余元素。在本例中，元素

A

具有更多的元素

B、C、D和E

，应在进一步分析中删除。我考虑过使用

table

命令来实现这一点

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

---

table1您想如何处理>0.7的条目？将它们设置为NA？移除它们？无论如何，这应该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

#假设您的数据名为x
>其中（x>0.7，arr.ind=TRUE）
#----
行列
A 11
E 5 1
B 2 2
D 4 2
...
#设定值=NA
x[哪个（x>0.7，arr.ind=TRUE）]您想如何处理>0.7的条目？将它们设置为NA？移除它们？无论如何，这应该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

#假设您的数据名为x
>其中（x>0.7，arr.ind=TRUE）
#----
行列
A 11
E 5 1
B 2 2
D 4 2
...
#设定值=NA
x[其中（x>0.7，arr.ind=TRUE）]谢谢@Chase，我喜欢你的第二种方法。实际上，这些成对值是AxB、BxA等之间共享元素的数量，即4个元素的列表和7个元素的列表。因此，我想删除那些在a，B，C。。。按照您的方法，我可以在行和列中计算NAs的数量，然后删除那些值高于我选择的阈值的NAs，在这个虚拟示例中，4/5个元素中的共享索引将高于0.7，因此我应该从矩阵中删除。较短的版本：
x[x>0.7]谢谢@Chase，我喜欢您的第二种方法。实际上，这些成对值是AxB、BxA等之间共享元素的数量，即4个元素的列表和7个元素的列表。因此，我想删除那些在a，B，C。。。按照您的方法，我可以在行和列中计算NAs的数量，然后删除那些值高于我选择的阈值的NAs。在这个虚拟示例中，4/5个元素中的共享索引高于0.7，因此我应该从矩阵中删除。较短的版本：
x[x>0.7]