如何从二元指标矩阵创建因子？

Question

说我有以下的基质mat,这是水平的二进制指示符矩阵A,B和C用于一组5个的观察:

mat <- matrix(c(1,0,0,
                1,0,0,
                0,1,0,
                0,1,0,
                0,0,1), ncol = 3, byrow = TRUE)
colnames(mat) <- LETTERS[1:3]

> mat
     A B C
[1,] 1 0 0
[2,] 1 0 0
[3,] 0 1 0
[4,] 0 1 0
[5,] 0 0 1

我想将其转换为单个因子,使输出等效fac定义为:

> fac <- factor(rep(LETTERS[1:3], times = c(2,2,1)))
> fac
[1] A A B B C
Levels: A B C

如果您从字母组合中获取标签,则会有额外的分数mat,但是一组数字代码(例如c(1,1,2,2,3))也可以作为所需的输出.

Answer 1

矩阵乘法的优雅解决方案(迄今为止最短):

as.factor(colnames(mat)[mat %*% 1:ncol(mat)])

Answer 2

该解决方案利用了arr.ind=TRUE参数which,将匹配位置作为数组位置返回.然后将它们用于索引colnames:

> factor(colnames(mat)[which(mat==1, arr.ind=TRUE)[, 2]])
[1] A A B B C
Levels: A B C

分解为步骤:

> which(mat==1, arr.ind=TRUE)
     row col
[1,]   1   1
[2,]   2   1
[3,]   3   2
[4,]   4   2
[5,]   5   3

使用第二列的值,即which(...)[, 2]索引colnames:

> colnames(mat)[c(1, 1, 2, 2, 3)]
[1] "A" "A" "B" "B" "C"

然后转换为一个因素

Answer 3

一种方法是使用矩阵直接按行号和索引复制名称,然后将其包装factor以恢复级别:

factor(rep(colnames(mat), each = nrow(mat))[as.logical(mat)])
[1] A A B B C
Levels: A B C

如果这是从model.matrix,该colnames已经fac预先考虑,所以这应该工作一样,但去除多余的文字:

factor(gsub("^fac", "", rep(colnames(mat), each = nrow(mat))[as.logical(mat)]))