考虑以下3个地点的几个分类群的系统发生树和存在-不存在数据矩阵：

set.seed(020123)
tree_ <- phytools::pbtree(b = 1, n = 7)

matrix_ <- structure(
  c(1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0,
    0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1),
  dim = c(3L, 7L),
  dimnames = list(c("site_1", "site_2", "site_3"),
  c("t1", "t2", "t3", "t4", "t5", "t6", "t7"))
)

我想计算所有站点的成对系统发育距离，并将结果存储在类dist的对象中。
我可以使用以下函数计算两个站点之间的系统发育距离：

get_community_taxa <- function(x) {
  list(
    colnames(x)[x[1, ] == 1L],
    colnames(x)[x[2, ] == 1L]
  )
}

phylo_dist <- function(x, tree) {
  distance_mtx <- ape::cophenetic.phylo(tree)
  communities <- get_community_taxa(x)
  phylo_dist <- distance_mtx[
    communities[[1]],
    communities[[2]]
  ]
  if (length(phylo_dist) == 1L) {
    return(phylo_dist)
  }
  mean(c(
    apply(phylo_dist, 1, function(x) min(x, na.rm = TRUE)),
    apply(phylo_dist, 2, function(x) min(x, na.rm = TRUE))
  ))
}

我试着将上面的函数与combn结合使用，combn给出了每对站点的距离向量：

apply(
  combn(nrow(v), 2),
  MARGIN = 2,
  function(x) phylo_dist(matrix_[x, ], tree_)
)
#> [1] 1.276455 2.191359 3.045831

但是我不确定如何在结构良好的矩阵中输出这些值（见下文）。
下面是所需的输出（dist类的对象）：

site_1   site_2
site_2 1.276455         
site_3 2.191359 3.045831