R中如何实现欧氏距离、马氏距离的计算，还有夹角余弦(Cosine)的命令

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

如何计算每列间的距离，假如计算第一列与其他列之间的距离，并求出距离最小的那一组，在R中能否实现欧氏距离和马氏距离的计算？请求解答。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：欧氏距离 如何实现 马氏距离 cos OSI 计算 如何

Euclidian distance：  try function dist(...),
Mahalanobis distance: try function mahalanobis(...),
both in package {stats}

在R中计算距离的函数为dist()，比较直接的用法是dist(x,method="euclidean")即为计算欧式距离，其余可选的参数还有"maximum", "manhattan", "canberra", "binary" ,"minkowski"，lz调整这个参数就能得到lz要的距离
希望对你有用

IntheRed 发表于 2013-4-7 09:20
Euclidian distance：  try function dist(...),
Mahalanobis distance: try function mahalanobis(...), ...

非常感谢，可以实现批量计算吗？比如我有两个数据集（一大一小），如何进行两组数据间单个数据的匹配度

求证1加1 发表于 2013-4-7 09:22
在R中计算距离的函数为dist()，比较直接的用法是dist(x,method="euclidean")即为计算欧式距离，其余可选的参 ...

谢谢指教，刚开始上手R，且急需分析数据，不懂得地方还望解疑！

windsgone 发表于 2013-4-7 09:23
非常感谢，可以实现批量计算吗？比如我有两个数据集（一大一小），如何进行两组数据间单个数据的匹配度

我没仔细看，但是默认input data是data.frame，所以，只要把数据组织成matrix或data.frame，函数应该自动计算返回一组结果，包含每两列之间的距离，给你。help应该写的很全的。

IntheRed 发表于 2013-4-7 09:28
我没仔细看，但是默认input data是data.frame，所以，只要把数据组织成matrix或data.frame，函数应该自动 ...

action，我先尝试！！

windsgone 发表于 2013-4-7 09:30
action，我先尝试！！

autobots, lets roll out.

只需一个样本与其他样本进行计算，而不是两两计算，可否实现？

windsgone 发表于 2013-4-7 12:38
只需一个样本与其他样本进行计算，而不是两两计算，可否实现？

一样的啊。就用dist，返回的是个dist object，可以变成matrix，从里面读出需要的那个样本和其他所有的样本的距离。

sample code：

data=read.csv(file="E:\\R1.csv",header=T,row.names=1)
mdist=as.matrix(dist(data))
mvec=mdist["504",]

说明：
R最好读.csv文件，直接.xlsx文件经常有问题，所以我把你的excel xlsx转成csv了。dist默认就是算欧式距离，算完后得到一个所有距离的矩阵，假定你需要sample 504（即你的data中第一列编号504的）和其他所有sample的距离（包括和504自己），最后vector mvec中的结果就是需要的。如果你只需要504和其他所有sample的距离，想把和504自己的距离去掉，最后用：
mvec=mdist["504",-(row.names(mdist)=="504")]

马氏距离直接用mahalanobis(data,center=,cov=), 返回是一个vector，即对于每个sample X，计算
   (X-mu)' S.inv (X-mu)
mu就是center或者“均值”，S即cov或者variance-covariance matrix，S.inv是S的逆。我不知道你要用神马center和cov，所以没写。如果你想算的是对于两个sample X，Y，马氏距离为：
   (X-mu)' S.inv (Y-mu)
比如X固定为某个sample，Y应该变化为其他所有sample，要得到一系列的距离，这个也很容易，只要有mu和S，自己做matrix multiplication就好了。