置換コストが観察されたシーケンスの置換率に基づくのではなく、さまざまな状態の研究領域内の空間的自己相関に基づくハミングシーケンスの類似性を測定したいと思います (したがって、状態は DNA に関連していませんが、他の何かに関連しています）。
研究エリアを同じサイズ (たとえば 1000m) のグリッド セルに分割し、隣接するセル (Rook-case) で同じ「状態」が観察される頻度を測定しました。したがって、重み行列は、状態Aから(同じ状態内で移動する) は、からまたはへまたはへA行くよりもはるかに高い確率を持つことを示します。これは、州の空間的自己相関が高いことをすでに示しています。ABBCAC
問題は、シーケンスの類似性を測定したい場合、置換行列が0対角にある必要があることです。したがって、「自己相関行列」から0対角線に沿った値を持つ置換行列への変換のようなものがあるかどうか疑問に思っていました。これにより、配列類似性測定における研究領域の空間的自己相関を説明したいと思います。分析を行うために、パッケージを使用していますTraMineR。
4 つの状態 (A、B、C、D) から構成されるシーケンスの R のマトリックスの例: シーケンスの例:AAAAAABBBBCCCCCCCCCCCCDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDAAAAAAAAA
自己相関行列:
A = c(17.50,3.00,1.00,0.05)
B = c(3.00,10.00,2.00,1.00)
C = c(1.00,2.00,30.00,3.00)
D = c(0.05,1.00,3.00,20.00)
subm = rbind(A,B,C,D)
colnames(subm) = c("A","B","C","D")
この行列を置換行列に変換する方法は?