Question

我创建了一个对称矩阵，这是输入到R中的sem（）函数所必需的，但是不断得到一个错误，表明矩阵不对称。

当我逐个元素检查时，我发现没有差异。

isSymmetric（）检查是否具有更高的精度？如果是这样，我怎样才能强制矩阵在内存中对称？

 SCA = c(1,.73,.70,.58,.46,.56)
 PPE = c(.73,1,.68,.61,.43,.52)
 PTE = c(.7,.68,1,.57,.4,.48)
 PFE = c(.58,.61,.57,1,.37,.41)
 EA = c(.46,.43,.4,.37,1,.72)
 CP = c(.56,.52,.48,.41,.71,1)

 ability = as.matrix(cbind(SCA,PPE,PTE,PFE,EA,CP))
 rownames(ability)=t(colnames(ability))

 ability.diag = diag(ability)
 ability[lower.tri(ability,diag=T)] = 0
 ability = ability + t(ability) + diag(ability.diag)
 ability
#      SCA  PPE  PTE  PFE   EA   CP
# SCA 1.00 0.73 0.70 0.58 0.46 0.56
# PPE 0.73 1.00 0.68 0.61 0.43 0.52
# PTE 0.70 0.68 1.00 0.57 0.40 0.48
# PFE 0.58 0.61 0.57 1.00 0.37 0.41
# EA  0.46 0.43 0.40 0.37 1.00 0.71
# CP  0.56 0.52 0.48 0.41 0.71 1.00
 sum(ability != t(ability))
# [1] 0
 isSymmetric(ability)
# [1] FALSE

Answer 1

使用函数isSymmetric实现函数all.equal。正在测试的不是矩阵是否等于其转置，逐个元素，而是这两个矩阵是否等于R个对象。在你的情况下，他们不是：如果你看看他们的结构，你会得到以下结果：

> str(ability) 
num [1:6, 1:6] 1 0.73 0.7 0.58 0.46 0.56 0.73 1 0.68 0.61 ...
- attr(*, "dimnames")=List of 2
 ..$ : chr [1, 1:6] "SCA" "PPE" "PTE" "PFE" ...
 ..$ : chr [1:6] "SCA" "PPE" "PTE" "PFE" ...


> str(t(ability))
num [1:6, 1:6] 1 0.73 0.7 0.58 0.46 0.56 0.73 1 0.68 0.61 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:6] "SCA" "PPE" "PTE" "PFE" ...
  ..$ : chr [1, 1:6] "SCA" "PPE" "PTE" "PFE" ...

所以问题在于如何生成ability的行名。您可以轻松解决此问题：

> rownames(ability) <- colnames(ability)
> isSymmetric(ability)
[1] TRUE

对于R 3.2.2中的对称矩阵，isSymmetric返回FALSE

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