我有两个距离矩阵..但它们中的任何一个都可能缺少项目，并且它们可能会出现故障-例如：
矩阵＃1（缺少项c）
a b d
a 0 2 3
b 2 0 4
d 3 4 0
矩阵＃2（缺少项目b，并且项目乱序）
d c a
d 0 1 2
c 1 0 1
a 2 1 0
我想找出所有矩阵之间的差异，同时假设所有缺失项均为0。因此，我得到的矩阵应为：
a b c d
a 0 2 1 1
b 2 0 0 4
c 1 0 0 1
d 1 4 1 0
最好的方法是什么？我应该同时对两个矩阵进行排序，然后填写缺失的列/行，以便我可以再输入abs（m1-m2），或者是否有一种使用行/列标题的方法让它们在减去时自动“匹配”？
这些矩阵大约为5000x5000，我将进行大约1000的成对比较，因此，我希望对数据进行预处理，如果这样做会使每个计算速度显着提高。
欢迎任何提示或建议。我通常是非R程序员，所以我通常会提出的迭代解决方案将永远花掉-我希望做事的“ R方式”会大大加快。
我们创建一个名称索引（'Un1'），该名称索引是union第一个（'m1'）和第二个（'m2'）的名称matrix。通过基于“ Un1”指定尺寸和尺寸名称来创建两个新的0矩阵（“ m1N”，“ m2N”）。通过行/列索引，我们将这些矩阵中的0值更改为'm1'，'m2'中的值，减去并获得绝对值。
Un1 <- sort(union(colnames(m1), colnames(m2)))
m1N <- matrix(0, ncol=length(Un1), nrow=length(Un1), dimnames=list(Un1, Un1))
m2N <- m1N
m1N[rownames(m1), colnames(m1)] <- m1
m2N[rownames(m2), colnames(m2)] <- m2
abs(m1N-m2N)
# a b c d
#a 0 2 1 1
#b 2 0 0 4
#c 1 0 0 1
#d 1 4 1 0
如果我们有几个矩阵，其对象名称m后跟数字，则可以将它们放在中list。我们得到使用对象的名称ls和值在list用mget。循环通过list与lapply得到的列名，使用union如f在Reduce，sort得到unique的元素。
lst <- mget(ls(pattern='m\\d+')) #change the pattern accordingly
Un1 <- sort(Reduce(union, lapply(lst, colnames)))
我们可以list用matrix0来创建另一个。
lst1 <- lapply(seq_along(lst), function(i)
matrix(0, ncol=length(Un1), nrow=length(Un1), dimnames=list(Un1, Un1)))
我们可以使用，使用“ lst”的对应矩阵的行/列索引来更改“ lst1”的对应元素Map。
lst2 <- Map(function(x,y) {x[rownames(y), colnames(y)] <- y; x}, lst1, lst)
如果需要成对差异，combn则可以选择
lst3 <- combn(seq_along(lst2),2, FUN=function(x)
list(abs(lst2[[x[1]]]-lst2[[x[2]]])))
names(lst3) <- combn(seq_along(lst2), 2, FUN=paste, collapse='_')
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