如何cbind離散係數大矩陣

我有一個獨立的因素，長度79如何cbind離散係數大矩陣

[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

我想這個離散係數cbind一個大型矩陣尺寸爲：1921年79個行。我被告知我的最終結果應該是添加了列的原始矩陣，但我不知道我應該如何處理這個問題。提前致謝。

這是我被給了因子cbind到矩陣的代碼：

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

我得到這樣的警告消息：

警告消息：

1：在cbind（ dd1，nv）：

結果行數不是矢量長度的倍數（參數2）

2：在cbind（DD1，NV）：

數結果的行的不向量長度的整數倍（ARG 2）

3：在cbind（DD1，NV）：

數結果的行的不向量長度的整數倍（ARG 2）

來源

2014-08-27 Brian Lee

不能用矩陣做。也許是一個數據框？矩陣列必須全部相同'class' – 2014-08-27 20:18:27

您是否確實嘗試過'cbind'？我不明白爲什麼'mat <--cbind（mat，vec）'不應該起作用（其中'mat'是你的矩陣，'vec'是你的因子向量） – 2014-08-27 20:22:44

這將起作用，但因式矢量將不再是因爲 – 2014-08-27 20:26:18

我認爲你的問題只是一個錯字。使用樣本數據

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

此代碼工作

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

注意，我不得不改變nv[y==v] = 1到nv[X==v] = 1因爲你沒有在你的問題定義y任何地方。

來源

2014-08-27 20:48:25 MrFlick

使用'cbind（mat.x，model.matrix（〜X-1））'會不會更好/更高效？ – 2014-08-27 20:54:31

當然。我想我只是想弄清楚爲什麼代碼不起作用。 – MrFlick 2014-08-27 20:55:52

聖摩爾，你是對的！我現在踢自己。謝謝。 – 2014-08-27 21:04:55

在matrix所有元素都必須是相同的類。使用data.frame或data.table代替

data.frame(vec, mat)

來源

2014-08-27 20:28:15

如何cbind離散係數大矩陣

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