将特定公式应用于R中的大型矩阵/数据框，以规范化我的数据

Question

例如，我有一个大的“距离矩阵”（R中实际上是一个170x170数据帧）：（实值）：

         A            B          C
A   0.198395022 0.314012433 0.32704998
B   0.314012433 0.262514533 0.318539233
C   0.32704998  0.318539233 0.211224133

我正在尝试应用一个特定的公式（已经有），按照我的统计模型的要求，将这种变化转化为0-1的比例。我期望在整个数据框架中获得类似的信息（应用公式时不是真实的输出示例）：

          A              B              C
A        1          0.846050953    0.825897603
B   0.846050953          1         0.822548469
C   0.825897603     0.822548469         1

因此，我需要通过在R中应用此，相对于各自的值重新计算每个非对角线像元：Formula here

其中

B

是归一化值的矩阵，H是我的矩阵/数据帧，而i和j是我的矩阵/数据帧的行和列， 分别。假定此归一化过程系统地将对角线（i = j）替换为1。谢谢！

我有一个大的“距离矩阵”（实际上是R中的170x170数据帧），例如（实际值）：A B C A 0.198395022 0.314012433 0.32704998 B 0.314012433 0.262514533 ...

Answer 1

您可以进行循环以根据您的公式替换每个值：

df <- data.frame(rnorm(3, 20,15), rnorm(3, 10,5), rnorm(3, 200,100))
df # Check out the results

for (i in 1:length(df)){   
    for (j in 1:nrow(df)){
       df[i,j] <- df[i,j]/((df[i,i]+df[j,j])/2)   
    } 
}