Как создать коэффициент из бинарной матрицы индикаторов?

Скажем, у меня есть следующая матрица mat, которая представляет собой двоичную индикаторную матрицу для уровней A, B и C для набора из 5 наблюдений:

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

Я хочу преобразовать это в один фактор таким образом, чтобы результат был эквивалентен fac, как:

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

Дополнительные точки, если вы получите метки из столбцов mat, но набор числовых кодов (например, c(1,1,2,2,3)) также будет приемлемым в качестве желаемого результата.

Ответ 1

Элегантное решение с матричным умножением (и самым коротким до сих пор):

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

Ответ 2

В этом решении используется аргумент arr.ind=TRUE which, возвращая соответствующие позиции в виде местоположений массива. Затем они используются для индексации colnames:

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

Разделение на шаги:

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

Используйте значения второго столбца, т.е. which(...)[, 2] и index colnames:

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

А затем преобразуйте в коэффициент

Ответ 3

Один из способов - копировать имена по номеру строки и индексировать непосредственно с помощью матрицы, а затем обернуть это с помощью factor, чтобы восстановить уровни:

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

Если это из model.matrix, у colnames есть fac prepended, и поэтому это должно работать одинаково, но удаление дополнительного текста:

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

Ответ 4

Вы можете использовать что-то вроде этого:

lvls<-apply(mat, 1, function(currow){match(1, currow)})
fac<-factor(lvls, 1:3, labels=colnames(mat))

Ответ 5

Вот еще один

factor(rep(colnames(mat), colSums(mat)))