计算数据帧的每个元素的KLD

Question

我有一个实际的数据帧（df）列= 2000和行= 10000。为简单起见，我将使用1行和10列的虚拟df来描述我的问题。我想计算df的每个单元的KLD。每行的每个索引除以该行的总和，因此如果我将row1视为向量，那么它将总结为1。为了计算Kullback-Leibler散度（KLD），我们需要2个向量总和为1.在我的情况下，计算df[1,1]的KLD，vector1将是第一行，vector2将具有与vector1（10）相同的长度，其中索引1将包含值1，而所有其他值将是0。

df <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)

KLD <- function(A, B) {
        sum(A * ifelse(B > 0, log(A/B), 0))
    }

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

KLD(vector1, vector2)

类似地，为了计算df[1,2]的KLD，vector1将再次是row1，vector2将是长度为10的向量，其中索引2将是1而所有其他值将是0。

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

KLD(vector1, vector2)

依此类推，我为df中的每个元素计算CHILD。

任何人都可以帮我这个，我怎么能把这个函数迭代到df的每个索引。非常感谢您的帮助。

编辑：

以下是计算我的df的每个指数的KLD的总步数

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0)

vector1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
vector2 <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1)

在这里你可以看到，对于第1行，向量1每次都保持不变，它只是向量2的变化。

final output will be something like: 

output
 [1] -0.2297388 -0.1297385 -0.1051967 -0.2051999 -0.1051975 -0.1853967 -0.1151998 -0.1051967 -0.2251954 -0.1651990

Answer 1

如果你有一个数据帧df：

row1 <- c(0.73, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03)
row2 <- c(0.64, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04, 0.04)
df<-rbind(row1,row2)

还有一组向量，您希望为每行df使用输入进行KLD计算：

vector1<- c(1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
vector2 <- c(0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
vectors<-rbind(vector1,vector2)

您可以使用df对vector1的每一行进行计算，例如apply()：

KLD <- function(A, B) {
  sum(A * ifelse(B > 0, log(A/B), 0))
}

apply(df,1,FUN=KLD,B=vector1)

你可以使用嵌套的apply()为集合中的每个向量做到这一点：

metaKLD <- function(vect) {
  apply(df,1,FUN=KLD,B=vect)   # this makes the calculation for each row of df with a given vector
}

apply(vectors,1,FUN=metaKLD)    # this makes it happen for each vector of the set