R中两个矩阵之间的MIC相关性

MINERVA软件包提供了执行最大信息系数MIC的功能。软件包的说明规定，函数mine x，y仅适用于大小相同的2个矩阵A和B

这里，我想获得从两个不同大小的A和B矩阵的相关性中获得的MIC系数值，分别是，A是n×m，B是n×z，n是观测行数。 换句话说，我的目标是获得一个m x z的C矩阵，它返回每个值，给出MIC相关系数值，如果可能，给出相关的P值（如果有）

我提供了一个皮尔逊相关的例子

set.seed(1)
x <- matrix(rnorm(20), nrow=5, ncol=10)
y <- matrix(rnorm(15), nrow=5, ncol=20)
P <- cor(x, y=y)

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我给MINERVA软件包的一位作者发了邮件，但没有成功。我有没有办法应用mine函数来获得所需的m×z相关性？

让我回答我自己的帖子。在下面的代码中，我使用了loop函数，这可能不是实现它的最聪明/最快的方法，但它可以按预期工作

library(minerva)
set.seed(1)
x <- matrix(rnorm(20), nrow=5, ncol=10)
y <- matrix(rnorm(15), nrow=5, ncol=20)

Result = matrix(ncol = ncol(y),nrow = ncol(x))
for(i in 1:ncol(x))
{Thisvar = x[,i]
  print(i)
for(k in 1:ncol(y)) 
  {Thisvar2 = y[,k]
  res = mine(Thisvar,Thisvar2, master=TRUE, use="all.obs")
  Result[i,k] = res$MIC
}}