Есть ли R-функция, которая будет вычислять матрицу косинусных различий? [закрыто]

20

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы.

Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки.

Закрыто в прошлом году .

Я хотел бы сделать тепловую карту с кластеризацией строк на основе косинусных расстояний. Я использую R и heatmap.2()для создания фигуры. Я вижу, что есть distпараметр, heatmap.2но я не могу найти функцию для генерации косинусной матрицы различий. Встроенная distфункция не поддерживает косинус расстояния, я также нашел пакет , называемый arulesс dissimilarity()функцией , но он работает только на двоичных данных.

r clustering similarities

— Грег Слодкович
источник

5

Может быть быстрее написать свою собственную функцию различий косинусов.

— принято нормальным

2

Косинус - это сходство, а не различие. Однако вы можете превратить косинус в евклидово расстояние масштабированных данных: d = sqrt (2 * (1-cos)).

— ttnphns

Тот же вопрос в отношении SO: найдите косинусное сходство между двумя массивами

— smci

29

$A,B$ $n$

С знак равно \frac{Σ_{я знак равно 1}^{N} A_{я} В_{я}}{\sqrt{Σ_{я знак равно 1}^{N} A_{я}^{2}} \cdot \sqrt{Σ_{я знак равно 1}^{N} В_{я}^{2}}}

$C = \frac{ \sum \limits_{i=1}^{n}A_{i} B_{i} }{ \sqrt{\sum \limits_{i=1}^{n} A_{i}^2} \cdot \sqrt{\sum \limits_{i=1}^{n} B_{i}^2} }$

который просто генерировать в R. Позвольте Xбыть матрицей, где строки являются значениями, между которыми мы хотим вычислить сходство. Затем мы можем вычислить матрицу подобия с помощью следующего Rкода:

cos.sim <- function(ix) 
{
    A = X[ix[1],]
    B = X[ix[2],]
    return( sum(A*B)/sqrt(sum(A^2)*sum(B^2)) )
}   
n <- nrow(X) 
cmb <- expand.grid(i=1:n, j=1:n) 
C <- matrix(apply(cmb,1,cos.sim),n,n)

Тогда матрица Cявляется матрицей косинусного сходства, и вы можете передать ее любой функции тепловых карт, которая вам нравится (единственная, с которой я знаком, это image()).

— макрос
источник

Спасибо, это полезно. На самом деле, я не хочу строить саму матрицу, а имею функцию расстояния для кластеризации другой тепловой карты, которая у меня есть.

— Грег Слодкович

@GregSlodkowicz, хорошо, возможно, вы можете передать эту матрицу функции, которую вы используете. Кроме того, если вы нашли этот ответ полезным, рассмотрите возможность повышения (или принятия ответа, если вы считаете его окончательным) :)

— Макрос

Отлично, благодаря вашему ответу и комментарию ttnphns я смог сделать то, что хочу. Теперь я хотел бы иметь другую метрику при кластеризации строк, чем при кластеризации столбцов, но, возможно, это подталкивает ...

— Грег Слодкович

Видимо, у меня недостаточно очков, чтобы комментировать. Я просто хотел предложить слегка измененную версию хорошего ответа Макро. Вот. # Версия cos.sim () в ChirazB для Macro #, где S = X% *% t (X) cos.sim.2 <- функция (S, ix) {i <- ix [1] j <- ix [2 ] return (S [i, j] / sqrt (S [i, i] * S [j, j]))} #test X <- матрица (rnorm (20), nrow = 5, ncol = 4) S < - X% *% t (X) n <- nrow (X) idx.arr <- expand.grid (i = 1: n, j = 1: n) C <- матрица (применить (idx.arr, 1, cos.sim, X), n, n) C2 <- матрица (применить (idx.arr, 1, cos.sim.2, S), n, n) Мне не нравится глобальная переменная, поэтому я включил S в качестве параметра.

— Chiraz BenAbdelkader

6

Вы можете использовать cosineфункцию из пакета lsa:
http://cran.r-project.org/web/packages/lsa

— vonjd
источник

4

Следующая функция может быть полезна при работе с матрицами вместо 1-мерных векторов:

# input: row matrices 'ma' and 'mb' (with compatible dimensions)
# output: cosine similarity matrix

cos.sim=function(ma, mb){
  mat=tcrossprod(ma, mb)
  t1=sqrt(apply(ma, 1, crossprod))
  t2=sqrt(apply(mb, 1, crossprod))
  mat / outer(t1,t2)
}

— Kimsche
источник

4

Некоторые ответы выше неэффективны в вычислительном отношении, попробуйте это;

Для косинусной матрицы подобия

Matrix <- as.matrix(DF)
sim <- Matrix / sqrt(rowSums(Matrix * Matrix))
sim <- sim %*% t(sim)

Перевести в косинусную матрицу различий (матрицу расстояний).

D_sim <- as.dist(1 - sim)

— штифтик
источник

0

Ускоряя часть предыдущего кода (от @Macro) по этой проблеме, мы можем обернуть это в более чистую версию в следующем:

df <- data.frame(t(data.frame(c1=rnorm(100),
                              c2=rnorm(100),
                              c3=rnorm(100),
                              c4=rnorm(100),
                              c5=rnorm(100),
                              c6=rnorm(100))))

#df[df > 0] <- 1
#df[df <= 0] <- 0



apply_cosine_similarity <- function(df){
  cos.sim <- function(df, ix) 
  {
    A = df[ix[1],]
    B = df[ix[2],]
    return( sum(A*B)/sqrt(sum(A^2)*sum(B^2)) )
  }   
  n <- nrow(df) 
  cmb <- expand.grid(i=1:n, j=1:n) 
  C <- matrix(apply(cmb,1,function(cmb){ cos.sim(df, cmb) }),n,n)
  C
}
apply_cosine_similarity(df)

Надеюсь это поможет!

— BMC
источник