R 如何将离散因子绑定到大型矩阵

我有一个离散因子，长度为79

[1] 4 6 6 4 6 1 6 4 1 6 1 4 6 1 1 1 6 6 6 6 6 4 1 6 6 4 6 6 1 1 6 4 6 1 6 6 4 4
[39] 6 6 4 1 1 4 1 1 6 1 1 6 6 1 1 6 4 1 1 6 1 6 6 1 6 6 6 6 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1
[77] 6 6 1
Levels: 1 4 6

我试图将这个离散因子绑定到一个大矩阵中，这个矩阵的维数是：79行乘1921列。我被告知，我的最终结果应该是原始矩阵，并在其中添加列，但我不确定该如何处理这个问题。提前谢谢

这是我给cbind矩阵系数的代码：

dd1 = mat.x
for(v in levels(X)){
    nv = rep(0, length(X))
    nv[X==v] = 1
    dd1 = cbind(dd1, nv)
}

我收到这个警告信息：

警告信息：

1：在cbind中（dd1，nv）：

结果的行数不是向量长度（arg 2）的倍数

2：在cbind中（dd1，nv）：

结果的行数不是向量长度（arg 2）的倍数

3：在cbind中（dd1，nv）：

结果的行数不是向量长度（arg 2）的倍数

---

矩阵中的所有元素必须是同一类。改用data.frame或data.table

 data.frame(vec, mat)

我想你的问题只是打字错误。使用样本数据

mat.x <- matrix(1, nrow=17, ncol=4)
X <- factor(sample(c(4,6,10), 17, replace=T))

请注意，我必须将
nv[y==v]=1
更改为
nv[X==v]=1
，因为您没有在问题的任何地方定义
y
。
没有矩阵。也许是数据帧？矩阵列必须都是相同的
类
您是否确实尝试了
cbind
？我不明白为什么
mat会起作用，但是分解向量将不再分解。嗨，我编辑了我的原始帖子，加入了警告消息和我运行的代码。你确认
length（X）==nrow（mat.X）
？使用
cbind（mat.X，model.matrix（~X-1））
？当然。我想我只是想弄明白为什么代码不起作用。天哪，你说得对！我现在在踢自己。谢谢
dd1 = mat.x
for(v in levels(X)){
    nv = rep(0, length(X))
    nv[X==v] = 1
    dd1 = cbind(dd1, nv)
}