как рассчитать все попарные расстояния в двух измерениях

Скажем, у меня есть данные о положении животных на 2-й плоскости (по данным видеонаблюдения с камеры, расположенной прямо над головой). Например, матрица с 15 строками (по 1 на каждое животное) и 2 столбцами (позиция x и позиция y)

animal.ids<-letters[1:15]  
xpos<-runif(15) # x coordinates 
ypos<-runif(15) # y coordinates 
raw.data.t1<-data.frame(xpos, ypos)
  rownames(raw.data.t1) = animal.ids

Я хочу посчитать все попарные расстояния между животными. То есть получить расстояние от животного a (строка 1) до животного в строке 2, row3 ... row15, а затем повторить этот шаг для всех строк, избегая повторных вычислений расстояния. Желаемый результат функции, которая выполняет это, будет средним значением всех попарных расстояний. Я должен уточнить, что я имею в виду простое линейное расстояние, из формулы d ‹-sqrt (((x1-x2) ^ 2) + ((y1-y2) ^ 2)). Любая помощь будет принята с благодарностью.

Кроме того, как это можно расширить до аналогичной матрицы с произвольно большим четным числом столбцов (каждые два столбца представляют позиции x и y в заданный момент времени). Целью здесь было бы вычислить средние попарные расстояния для каждых двух столбцов и вывести таблицу с каждой временной точкой и соответствующим ей средним попарным расстоянием. Вот пример структуры данных с тремя временными точками:

xpos1<-runif(15) 
ypos1<-runif(15) 
xpos2<-runif(15) 
ypos2<-runif(15)
xpos3<-runif(15) 
ypos3<-runif(15)
pos.data<-cbind(xpos1, ypos1, xpos2, ypos2, xpos3, ypos3)
    rownames(pos.data) = letters[1:15]

r distance time-series statistics 2d
person distance deprived    schedule 30.03.2011    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
13
arrow_downward

Метко названный dist() сделает это:

x <- matrix(rnorm(100), nrow=5)
dist(x)

         1        2        3        4
2 7.734978                           
3 7.823720 5.376545                  
4 8.665365 5.429437 5.971924         
5 7.105536 5.922752 5.134960 6.677726

См. ?dist для получения более подробной информации.

person Andrie    schedule 30.03.2011

arrow_upward
2
arrow_downward

Почему вы сравниваете d ‹-sqrt (((x1-x2) ^ 2) + ((y1-y2) ^ 2))?

Сделайте d ^ 2 ‹- (((x1-x2) ^ 2) + ((y1-y2) ^ 2)). Это обойдется вам намного дешевле.

person Gangnus    schedule 05.01.2012