在R中按顺序对列表中的每个元素进行排序，并使用该顺序对列表中的数据进行采样

如何解决在R中按顺序对列表中的每个元素进行排序，并使用该顺序对列表中的数据进行采样

嗨，我有几个数据框，每个数据框代表样本，这些样品已接受一种处理，我将其合并到列表中，其想法是我想在列表内的每个元素/数据框上测试Kmeans聚类方法，然后使用KNN在数据中找到最接近的数据点作为子样本。

说我有绑定到列表中的这两个数据框。这是示例数据https://drive.google.com/drive/folders/1B8JQY94Z-BHTZEKlV4dvUDocmiyppBDa?usp=sharing

每个数据框具有相同的结构：许多行样本和107列变量，但是第一列和第二列只是诸如实际药物治疗之类的数据标签。

因此，我尝试在kmeans聚类的输出中对列表中的每个元素（数据框）执行Kmeans聚类，我选择了与每个数据框匹配的“中心”并将所有中心绑定到另一个列表中。

接下来，我要做的是使用函数get.knnx（），这样我就可以使用kmeans聚类生成的每个中心，然后再回到原始数据帧中，对最近的500个数据点进行采样到中心，以实现对数据的良好二次采样。

library(tidyverse)
library(purr)

#take data into list
mylist <- list(df1,df2)

#perform Kmeans cluster
#scale datainput and drop the data label column
Kmeans.list <- map(.x = mylist,.f = ~kmeans(scale(.x[,-c(1:2)]),centers =15,nstart=50,iter.max = 100)) %>% 
  purrr::set_names(c("df1","df2"))


#Isolate the Centers info to another list
Kmeans_centers <- map(Kmeans.list,~.x$centers)

#trying to use map2
y <- map2(.x = mylist,.y=Kmeans_centers,.f=~get.knnx(scale(.x[,.y,500)) %>% 
    purrr::set_names(c("df1","df2"))

get.knnx的输出在输出列表中每个元素有2个组件，一个是nn.index，另一个是nn.dist。 nn.index代表数据的实际行索引位置，因此我想使用此索引返回原始数据（df1，df2）以查找那些数据点，并使用这些数据点作为数据的最佳代表

我不太了解如何仅使用列表y的nn.index部分，所以我认为首先我可以取出nn.index并将它们作为列表

#bind all the centers into a list for mapping
y.nnindex <- map(y,~.x$nn.index)%>% 
  purrr::set_names(c("df1","df2"))

与df1或df2对应的每个索引应为15 X 500，从Kmean中选择15个中心，并由KNN选择500个点。

这是我卡住的部分，我想订购nnindex，然后使用它来对原始数据进行子集化。我想我可以建立一个采样数据列表，然后将它们绑定到一个数据帧中。我收到错误消息说mylist [i] [idx，]中的错误：维数不正确。我认为我在如何访问列表中每个数据帧的nnindex以及如何从列表的元素中子集化东西方面是错误的。总是卡在这种类型的问题上。一些指示和解释将不胜感激

cl.list <- list()

for (i in 1:2) {
  idx <- sort(y.nnindex[[i]])
  cl.list[[i]] <- as.data.frame(cbind(idx,mylist[i][idx,]))
}