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虽然有许多类似的主题（例如这里和这里），但我的最终目标与我在 SO 上看到的其他问题略有不同。作为参考，我使用的是 R v 3.1.0。

我有两个矩阵。每个都包含点的坐标。第一个 ( A ) 包含 2,107,377 个点，第二个 ( B ) 包含 26,577 个点。

我想在 B 中找到A中每个点最接近的点。也就是说，我想计算A中的点 1 和B中的每个点之间的距离（26,577 距离），并存储最小值。我想为A中的每个点（2,107,377 最小值）执行此操作。目标是根据B中最接近的点将A中的点组合在一起。因此，B中的一些点将不会被分配；而其他人（很多）将被分配给A中的多个点。

我努力了：

test = which.min(sapply(1:nrow(coordinates), function(i) 
            spDistsN1(matrix(A, ncol = 2), matrix(B[i,], ncol = 2), 
                      longlat = TRUE)))

但遇到了内存分配问题（无法分配 >16 Mb 的向量）。

我现在正在运行一个 for 循环：

for (i in 1:nrow(A)) {
    minimum[i] = which.min(spDistsN1(matrix(A, ncol = 2), matrix(B[i,], ncol = 2), 
                                     longlat = TRUE))  
}

但是，我预计，这将导致相同的结果，只是速度更慢。

在尝试完全不同的方法（也许学习raster包）之前，我想，我会看看是否有人有任何想法。

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尝试将数据分解成更小的块，以免内存过载。一个可重现的例子会有所帮助，但我认为这可以完成工作：

library(sp)
# X1 is a small example and X2 is a large example
X1 <- cbind(pointX = 1:109, pointY = 1:109)
Y1 <- cbind(x = 11:20, y = 11:20)

X2 <- cbind(pointX  = 2e4 + sample(2e6), pointY  = 2e4 + sample(2e6))
Y2 <- cbind(x = sample(2e4), y = sample(2e4))

nearWrapper = function(X, Y, nBatches = 10){
    maxNumber = dim(X)[1]
    batchNumbers <- split(0:maxNumber, ceiling(seq_along(0:maxNumber)/nBatches))
    out <- numeric(maxNumber)
    for(batch in 1:(nBatches+1)){
        out[batchNumbers[[batch]]] <- apply(spDists(X[batchNumbers[[batch]],], Y), 1, which.min)
        }   
    return(out)
}
smallOut <- nearWrapper(X1, Y1)
largeOut <- nearWrapper(X2, Y2)

如果这对您的数据花费太长时间，您还可以检查并行计算（在您的情况下使用foreach循环代替for循环）。

于 2015-01-07T22:00:11.930 回答