我正在尝试计算
1)欧几里得距离,和
2) 马氏距离
对于 r 中的一组矩阵。我一直在这样做:
v1 <- structure(c(0.508, 0.454, 0, 2.156, 0.468, 0.488, 0.682, 1, 1.832,
0.44, 0.928, 0.358, 1, 1.624, 0.484, 0.516, 0.378, 1, 1.512,
0.514, 0.492, 0.344, 0, 1.424, 0.508, 0.56, 0.36, 1, 1.384, 0.776,
1.888, 0.388, 0, 1.464, 0.952, 0.252, 0.498, 1, 1.484, 0.594,
0.256, 0.54, 2, 2.144, 0.402, 0.656, 2.202, 1, 1.696, 0.252),
.Dim = c(5L, 10L),
.Dimnames = list(NULL, c("KW_1", "KW_2", "KW_3", "KW_4", "KW_5", "KW_6", "KW_7", "KW_8", "KW_9", "KW_10")))
v2 <- structure(c(1.864, 1.864, 1.864, 1.864, 1.864, 1.6, 1.6, 1.6,
1.6, 1.6, 1.536, 1.536, 1.536, 1.536, 1.536, 1.384, 1.384, 1.384,
1.384, 1.384, 6.368, 6.368, 6.368, 6.368, 6.368, 2.792, 2.792,
2.792, 2.792, 2.792, 2.352, 2.352, 2.352, 2.352, 2.352, 2.624,
2.624, 2.624, 2.624, 2.624, 1.256, 1.256, 1.256, 1.256, 1.256,
1.224, 1.224, 1.224, 1.224, 1.224),
.Dim = c(5L, 10L),
.Dimnames = list(NULL, c("KW_1", "KW_2", "KW_3", "KW_4", "KW_5", "KW_6", "KW_7", "KW_8", "KW_9", "KW_10")))
L2 <- sqrt(rowSums((v1-v2)^2)) # Euclidean distance for each row
它提供:
[1] 7.132452 7.568359 7.536904 5.448696 7.163580
那很完美!但我听说您也可以使用以下形式计算欧几里得/L2 距离:
我想以这种方式计算我的距离,因为马氏距离就是这个和协方差矩阵。看到这个。
但是,我还没有弄清楚如何在 r 中对此进行编码。我试过了:
sqrt(crossprod((t(v1)-t(v2))))
和
sqrt((v1-v2) %*% t(v1-v2))
但他们就是不给我我想要的。建议?
注意 - 我希望将其作为单个操作来执行,而不是在任何类型的循环中。它必须非常快,因为我要多次执行数百万行。也许这是不可能的。我愿意改变v1
and的格式v2
。