Question

我想计算二元矩阵的相异性指数，并在R中找到了几个函数，但我无法让它们同意。我使用jaccard系数作为四个函数的示例：vegdist()，sim()，designdist()和dist()。我将使用结果进行聚类分析。

library(vegan)
library(simba)

#Create random binary matrix
function1 <- function(m, n) {
  matrix(sample(0:1, m * n, replace = TRUE), m, n)
}
test <- function1(30, 20)

#Calculate dissimilarity indices with jaccard coefficient
dist1 <- vegdist(test, method = "jaccard")
dist2 <- sim(test, method = "jaccard")
dist3 <- designdist(test, method = "a/(a+b+c)", abcd = TRUE)
dist4 <- dist(test, method = "binary")

有谁知道为什么dist1和dist4与dist2和dist3不同？

Answer 1

我也把它作为答案。这里是您计算的差异的主要评论：

dist1：您必须在binary=TRUE中设置vegan::vegdist()（这是记录）。
dist2：simba::sim()计算Jaccard相似度，您必须使用1-dist2。 ?sim文档给出了Jaccard相似性的错误公式，但在代码中使用了正确的公式。但是，记录的公式定义了相似性。
dist3：您的vegan::designdist()公式给出了Jaccard的相似性，您应该将其更改为相异性。有很多方法可以做到这一点，下面的代码给出了一个。
dist4：这是正确完成的。

用这些替换你的最后四行将起到作用，并在所有函数中给出数字相同的结果：

#Calculate dissimilarity indices with jaccard coefficient
dist1 <- vegdist(test, method = "jaccard", binary = TRUE)
dist2 <- 1 - sim(test, method = "jaccard")
dist3 <- designdist(test, method = "(b+c)/(a+b+c)", abcd = TRUE)
dist4 <- dist(test, method = "binary")

r中dist函数之间的区别

1 个答案: