如何计算两组数据之间的距离

我有2个数据帧 - 用L行学习数据并用T行测试数据。如何计算两组数据之间的距离

我想计算L * T矩阵与相应元素之间的距离（欧几里得，曼哈顿，余弦...）。

这是我的看法：

distance2 <- function (x1, x2) { 
      temp <- x1 - x2 
      sum(temp * temp) 
} 

m <- matrix(0,nrow(learnData),nrow(testData)) 
for(td in 1:nrow(testData)) { 
    for(ld in 1:nrow(learnData)) { 
     m[ld,td] <- distance2(testData[td,],learnData[ld,])     
    } 
}

我认为这是可以在更紧凑的，“R”的方式来完成。有任何想法吗？谢谢。

来源

2012-09-16 Uros K

对于euclidean，您最好使用'fields'包中的'rdist'。它比'dist'更快，更符合您的要求（两个数据帧）。请参阅http://stackoverflow.com/a/10220868/1201032 – flodel

谢谢，我试过了，它的工作原理与我想要的完全一样。我选择了代理包来做同样的事情，但是已经实施了很多不同的措施。 –

两个选项涌现在脑海里：

使用代理包，其中有许多已经编码这些差异性系数，并且可以计算本作单独
两个数据帧的模拟包，具有功能distance()，它可以在两个数据帧（但不是余弦距离）上为您计算欧几里德和曼哈顿度量值。

来源

2012-09-16 21:16:50

代理软件包很棒，真的有很多的距离和相似性的措施。它做我想要的，谢谢。 –

如何计算两组数据之间的距离

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