R 如何基于二进制矩阵计算概率矩阵？

我的尝试是：

library(igraph)

set.seed(41)
n<-10

A <- sample.int (2, n*n, TRUE)-1L; dim(A) <- c(n,n); 
m <- sum(A)

g <- graph_from_adjacency_matrix(A)

k_in  <- degree(g, v = V(g), mode = "in", loops = TRUE, normalized = FALSE)#; k_in
k_out <- degree(g, v = V(g), mode = "out", loops = TRUE, normalized = FALSE)#; k_out

p <- (k_in %*% t(k_out) / (2*m))/(k_in %*% t(k_out) / (2*m) + k_in %*% t(k_out) / (2*m)) 

round(p, 3)

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我认为这个矩阵应该是对称的。

这个

2m

是无用的，因为它同时出现在分子和分母上。你可以做：

p <- (k_in %*% t(k_out))/(k_out %*% t(k_in) + k_in %*% t(k_out))

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stackoverflow不支持p mathjax。请编辑您的问题，使其更详细readable@Cettt，我添加了图片。谢谢你的回答，但我认为我们应该有四个不同的值：k_j_out，k_I_in，k_I_out，k_j_in。@Nick你可以通过计算

k_out[j]*k_in[I]/（k_out[j]*k_in[I]+k_out[I]*k_in[j]）

来检验这一点。请参阅我的编辑。

p <- (k_in %*% t(k_out))/(k_out %*% t(k_in) + k_in %*% t(k_out))

M <- k_in %*% t(k_out)
M / (M + t(M))

i <- 2; j <- 3
k_out[j] * k_in[i] / (k_out[j] * k_in[i] + k_out[i] * k_in[j])
# 0.5384615
p[i,j]
# 0.5384615