我有一个预测矩阵。每一行都是对个人的预测，每一列都是来自特定模型的预测。我想对此进行转换，因此第一列是第一个模型的预测，第二列是第一个 和 第二个模型的预测的平均值，等等.
因此，转换后的矩阵将包含原始矩阵中观测值的运行累积平均值。
我觉得 cumsum 可以与 apply 函数一起使用来实现这一点，但我不确定如何获得优雅的结果(用于大型矩阵)。
谢谢!
最佳答案
试试这个:
# Initialize a testing matrix
(m <- matrix(1:12, 3, 4))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
# Calculate cumulative average by column for each row
t(apply(m, 1, cumsum) / seq(ncol(m)))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2.5 4 5.5
[2,] 2 3.5 5 6.5
[3,] 3 4.5 6 7.5
这基本上是按行累计求和，然后除以指示列索引的循环数组。
编辑:如果您正在对数据框做类似的事情，这种使用 data.table 和 reshape2 包的方法可能会有用:
library(data.table)
dt <- data.table(m)
# Add row number to melt by
dt[, row := seq(nrow(dt))]
library(reshape2)
dt.molten <- data.table(melt(dt, "row"))
# Row-level format
dt.molten[, cumsum(value) / as.numeric(variable), "row"]
row V1
1: 1 1.0
2: 1 2.5
3: 1 4.0
4: 1 5.5
5: 2 2.0
6: 2 3.5
7: 2 5.0
8: 2 6.5
9: 3 3.0
10: 3 4.5
11: 3 6.0
12: 3 7.5
关于r - 将矩阵转换为 R 中的累积行平均值矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22314540/