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In Rankcluster: Model-Based Clustering for Multivariate Partial Ranking Data

# convertir les mu (multi dim, plusieurs groupes) en une matrice
liste3d2mat <- function(liste) {
  g <- length(liste)
  d <- length(liste[[1]])
  m <- rep(0, d)

  for (i in 1:d) {
    m[i] <- length(liste[[1]][[i]])
  }

  mu <- matrix(0, g, sum(m))
  rownom <- rep(0, g)
  colnom <- rep("", sum(m))

  for (j in 1:g) {
    compteur <- 1
    rownom[j] <- paste0("cl", j)
    for (i in 1:d) {
      colnom[compteur] <- paste0("dim", i)
      for (k in 1:m[i]) {
        mu[j, compteur] <- liste[[j]][[i]][k]
        compteur <- compteur + 1
      }
    }
  }
  colnames(mu) <- colnom
  rownames(mu) <- rownom

  return(mu)
}


liste2d2matD <- function(liste) {
  d <- length(liste)
  m <- rep(0, d)
  for (i in 1:d) {
    m[i] <- length(liste[[i]])
  }

  mu <- matrix(0, 1, sum(m))
  colnom <- rep("", sum(m))

  compteur <- 1
  for (i in 1:d) {
    colnom[compteur] <- paste0("dim", i)
    for (k in 1:m[i]) {
      mu[1, compteur] <- liste[[i]][k]
      compteur <- compteur + 1
    }
  }
  colnames(mu) <- colnom

  return(mu)
}


# convertir les mu (1 dim, plusieurs groupes) en une matrice
liste2d2matG <- function(liste) {
  g <- length(liste)
  m <- length(liste[[1]])

  mu <- matrix(0, g, m)
  rownom <- rep(0, g)
  colnames(mu) <- c("dim1", rep("", m - 1))
  for (i in 1:g) {
    rownom[i] <- paste0("cl", i)

    for (k in 1:m) {
      mu[i, k] <- liste[[i]][k]
    }
  }
  rownames(mu) <- rownom

  return(mu)
}


# convertir les mu (1 dim, plusieurs groupes) en une matrice
listedistPartiel <- function(liste) { # ,index)
  n <- length(liste)
  d <- length(liste[[1]])
  mu <- matrix(ncol = d, nrow = n)
  # rownames(mu)=index
  colnames(mu) <- paste0("dim", c(1:d))
  for (i in 1:n) {
    mu[i, ] <- liste[[i]]
  }

  return(mu)
}


partition <- function(row) {
  return(which(row == max(row)) - 1)
}


##### convertir liste en array
liste3d2array <- function(liste) {
  iter <- length(liste)
  d <- nrow(liste[[1]])
  g <- ncol(liste[[1]])
  tab <- array(dim = c(iter, g, d))
  for (i in 1:iter) {
    tab[i, , ] <- t(liste[[i]])
  }

  return(tab)
}


tliste3d2mat <- function(liste) {
  d <- length(liste)
  g <- length(liste[[1]])
  m <- rep(0, d)

  for (i in 1:d) {
    m[i] <- length(liste[[i]][[1]])
  }

  mu <- matrix(0, g, sum(m))
  rownom <- rep(0, g)
  colnom <- rep("", sum(m))

  for (j in 1:g) {
    compteur <- 1
    rownom[j] <- paste0("cl", j)
    for (i in 1:d) {
      colnom[compteur] <- paste0("dim", i)
      for (k in 1:m[i]) {
        mu[j, compteur] <- liste[[i]][[j]][k]
        compteur <- compteur + 1
      }
    }
  }
  colnames(mu) <- colnom
  rownames(mu) <- rownom

  return(mu)
}

liste2d2matgd <- function(liste) {
  d <- length(liste)
  g <- length(liste[[1]])

  mat <- matrix(ncol = d, nrow = g)
  colnames(mat) <- paste0("dim", 1:d)
  rownames(mat) <- paste0("cl", 1:g)
  for (i in 1:d) {
    mat[, i] <- liste[[i]]
  }

  return(mat)
}

liste3d2listematgd <- function(liste) {
  d <- length(liste[[1]])
  g <- length(liste[[1]][[1]])
  coln <- paste0("dim", 1:d)
  rown <- paste0("cl", 1:g)
  outliste <- lapply(liste, FUN = function(x) {
    mat <- matrix(ncol = d, nrow = g)
    colnames(mat) <- coln
    rownames(mat) <- rown
    for (i in 1:d) {
      mat[, i] <- x[[i]]
    }

    return(mat)
  })

  return(outliste)
}