比如说计算矩阵中每行之间的重叠率，得到一个相似性矩阵。
代码如下，用的是两个for循环，这个代码针对小数据量没问题，一旦到大数据量，计算速度就超级慢。
所以，请大牛给出利用apply家族函数解决办法？多谢！！！

H <- matrix(sample(c(0,1),30,replace = T), 5, 6)
Sim <- matrix(0, nrow(H), nrow(H))

for(i in 1:nrow(H)){
  for(j in 1:nrow(H)){
    if(rowSums(H)[i]!=0 | rowSums(H)[j]!=0){
      Sim[i,j] <- length(intersect(which(H[i,]>0), which(H[j,]>0)))/(rowSums(H)[i]+rowSums(H)[j])
    }
  }
}