R M个数据点上N个聚类实验矩阵的共现总数

我有一个矩阵，其中每一行都是聚类算法的输出。例如，通过3个实验、7个数据点和4个可能的聚类，它可能是：

# 1 2 1 2 2 3 3 # output of first clustering. Numbers are cluster labels
# 1 2 1 2 3 4 4 # output of second clustering
# 2 1 2 3 2 1 1 # output of third clustering

我知道如何创建一个共现矩阵，以判断两个点是否位于同一簇中：

xp <- c(1, 2, 1, 2, 2, 3, 3)
pairwise <- apply(as.matrix(xp), 1, 
                 function(x) as.numeric(x==as.matrix(xp)))

xp
apply（t（cluster.assignments[i，]）、2、函数（x）as.numeric（x==cluster.assignments[i，]）
相当于
sapply（cluster.assignments[i，]、“==”、cluster.assignments[i，]）
或
outer（cluster.assignments[i，]、cluster.assignments[i，]、“==”
，这可能有点效率。由于要比较每一对列，您可以将每一列视为一个元素，并使用类似于
do.call（rbind、lappy（seq_len（ncol（cluster.assignments））、函数（j）colSums（cluster.assignments[，j]==cluster.assignments））
的方法进行一些调整，以避免对相同的列对进行两次相等测试。
# toy data
cluster.assignments <- t(replicate(100,sample(10, replace=TRUE)))

n_samples <- dim(cluster.assignments)[1]
n_dim <- dim(cluster.assignments)[2]
pairwise <- matrix(0, n_dim, n_dim)
for(i in 1:n_samples){
    pairwise <- pairwise + 
        apply(t(cluster.assignments[i,]), 2, 
              function(x) as.numeric(x==cluster.assignments[i,]))
}

pairwise