R-基于分组的矩阵行和列求和

我有一个对称矩阵和一个适用于行和列的特定分组。我试图根据这个特定的分组只对这些行和列求和

例如，我有一个4x4矩阵。我还有一个特定的分组，比如1,1,2,2。也就是说，行和列1和2属于组1，而行和列3和列4属于组2。我想将函数rowSums或rowSums应用于组约束：

我的矩阵：

        [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]      0    1    0    0
[2,]      1    0    1    0
[3,]      0    1    0    3
[4,]      3    0    0    0

直观地说，为了帮助回答我的问题，分组1,1,2,2基本上意味着：

        [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]      0    1   NA   NA
[2,]      1    0   NA   NA
[3,]     NA   NA    0    3
[4,]     NA   NA    0    0

将行和应用于原始矩阵将产生：

[1] 1 2 4 3

此外，应用rowsum（允许传递组）仅将分组应用于行，并且仍然对不属于组的列求和：

      [,1] [,2] [,3] [,4]
1       1    1    1    0
2       3    1    0    3

这是一个问题的原因，因为我试图在每个组中找到最小值。由于上述列不属于该组，因此结果将不正确。我可以无聊地循环分组并应用行和来获得每组的和，然后找到最小值：

rowSums(mat[c(1,2),c(1,2)])
[1] 1 1 <- minimum is 1
rowSums(mat[c(3,4),c(3,4)])
[1] 3 0 <- minimum is 0

如有任何建议，将不胜感激

谢谢

编辑：

我将我的问题调整为以下内容。鉴于我的原始矩阵：

        [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]      0    1    0    0
[2,]      1    0    1    0
[3,]      0    1    0    3
[4,]      3    0    0    0

以及一个特定的分组：

groups<-c(1,1,2,2)

组也许这有帮助

sapply(split(mat, kronecker(matrix(1:4, nrow=2, byrow=TRUE), 
       matrix(1, 2, 2))), function(x) rowSums(matrix(x, ncol=2)))
#     1 2 3 4
#[1,] 1 0 1 3
#[2,] 1 1 3 0

解释
两个数组的
kronecker
乘积返回如上所示的分组索引。用它来分割矩阵

split(mat, kronecker(matrix(1:4, nrow=2, byrow=TRUE), 
   matrix(1, 2, 2)))
#$`1`
#[1] 0 1 1 0

#$`2`
#[1] 0 1 0 0

#$`3`
#[1] 0 3 1 0

#$`4`
#[1] 0 0 3 0

它返回
向量的
列表

将
向量
转换为
矩阵
，通过
sapply
在
列表
上循环，得到
行和
，
1 13 0
中的
3
如果你取的是最小值，我相信他想要mat[1:2,1:2]和mat[3:4]的最大行数。分组c（1,1,2,2）同时适用于行和列。在该步骤中，我只想显示每个组的行和（在搜索每个组的最小值之前）。根据ouptut，这并不清楚。正如您提到的
行和
，我发布了一个解决方案below@akrun你可以把它想象成：[1，]1[2，]1[3，]3[4，]0谢谢。你的回答让我开始考虑在我的矩阵上使用sapply。我已经编辑了上面的问题以重定向所需的输出。请看一看。谢谢
groups<-c(1,1,2,2)
for(i in 1:length(groups))
{
  mat[i,which(groups[i]!=groups)]<-NA
}

mat

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    1   NA   NA
[2,]    1    0   NA   NA
[3,]   NA   NA    0    3
[4,]   NA   NA    0    0

sapply(split(mat, kronecker(matrix(1:4, nrow=2, byrow=TRUE), 
       matrix(1, 2, 2))), function(x) rowSums(matrix(x, ncol=2)))
#     1 2 3 4
#[1,] 1 0 1 3
#[2,] 1 1 3 0

kronecker(matrix(1:4, nrow=2, byrow=TRUE), matrix(1, 2, 2))
#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,]    1    1    2    2
#[2,]    1    1    2    2
#[3,]    3    3    4    4
#[4,]    3    3    4    4

split(mat, kronecker(matrix(1:4, nrow=2, byrow=TRUE), 
   matrix(1, 2, 2)))
#$`1`
#[1] 0 1 1 0

#$`2`
#[1] 0 1 0 0

#$`3`
#[1] 0 3 1 0

#$`4`
#[1] 0 0 3 0