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我们在 2D 平面上得到了大量的点。我们需要为每个点找到集合中最近的点。例如假设初始集合如下:

 foo <- data.frame(x=c(1,2,4,4,10),y=c(1,2,4,4,10))

输出应该是这样的:

 ClosesPair(foo)
 2
 1
 4
 3
 3 # (could be 4 also)

任何想法?

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3 回答 3

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传统的做法是对数据进行预处理,并将其放入数据结构中,通常是Kd 树,“最近点”查询速度非常快。

包中有一个实现nnclust

library(nnclust)
foo <- cbind(x=c(1,2,4,4,10),y=c(1,2,4,4,10))
i <- nnfind(foo)$neighbour
plot(foo)
arrows( foo[,1], foo[,2], foo[i,1], foo[i,2] )
于 2013-05-21T12:38:28.707 回答
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这是一个例子;全部包装成一个函数。您可能希望将其拆分一下以进行优化。

ClosesPair <- function(foo) {
  dist <- function(i, j) {
    sqrt((foo[i,1]-foo[j,1])**2 + (foo[i,2]-foo[j,2])**2)
  }

  foo <- as.matrix(foo)

  ClosestPoint <- function(i) {  
    indices <- 1:nrow(foo)
    indices <- indices[-i]

    distances <- sapply(indices, dist, i=i, USE.NAMES=TRUE)

    closest <- indices[which.min(distances)]
  }

  sapply(1:nrow(foo), ClosestPoint)
}
ClosesPair(foo)
# [1] 2 1 4 3 3

当然,它不能很好地处理关系。

于 2013-05-21T10:22:11.590 回答
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使用包spatstat。它有内置函数来做这类事情。

于 2013-05-21T11:30:47.223 回答