R中2个矩阵之间的MIC相关性

Question

MINERVA 包提供了执行最大信息系数 (MIC) 的功能。包的描述规定函数 mine (x,y) 仅适用于 2 个相同大小的矩阵 A 和 B。

在这里，我想得到两个不同大小的A和B矩阵相关得到的MIC系数值，恭敬的，A是n×m，B是n×z，n是个数观察（行）。换句话说，我的目标是获得 m x z[=25= 的 C 矩阵] ，其中 returns，对于每个值，给出 MIC 相关系数值（如果可能，还有相关的 P 值，如果有的话）。

我提供了一个我想要的 Pearson 相关性示例。

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

我邮寄了一位 MINERVA 包的作者但没有成功，有什么方法可以应用我的功能来获得所需的 m by z相关性？

Answer 1

让我自己回答 post。在下面的代码中，我使用了循环函数，这可能不是 smartest/fastest 的方法，但它按预期工作。

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
}}

R中2个矩阵之间的MIC相关性

MIC correlation between 2 matrices in R

r

matrix

correlation

pearson-correlation