Question

如何找到两个向量的欧几里德距离：

x1 <- rnorm(30)
x2 <- rnorm(30)

Answer 1

使用dist()函数，但您需要从dist()的第一个参数的两个输入形成一个矩阵：

dist(rbind(x1, x2))

对于OP问题中的输入，我们得到：

> dist(rbind(x1, x2))
        x1
x2 7.94821

单个值，即x1和x2之间的欧几里德距离。

Answer 2

正如Wikipedia所定义的那样，应该这样做。

euc.dist <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))

rdist包中的fields函数可能很有用。请参阅here。

编辑：将**运算符更改为^。谢谢，加文。

Answer 3

尝试使用：

sqrt(sum((x1-x2)^2))

Answer 4

如果您想使用更少的代码，也可以在stats package中使用norm（“ F”代表Forbenius, which is the Euclidean norm）：

norm(matrix(x1-x2), 'F')

虽然这看起来更整洁，但速度并不快。的确，尽管so12311的方法稍快一些，但对非常大的矢量进行快速测试几乎没有什么区别。我们首先定义：

set.seed(1234)
x1 <- rnorm(300000000)
x2 <- rnorm(300000000)

然后通过时间测试得出：

> system.time(a<-sqrt(sum((x1-x2)^2)))
user  system elapsed 
1.02    0.12    1.18 
> system.time(b<-norm(matrix(x1-x2), 'F'))
user  system elapsed 
0.97    0.33    1.31

欧几里德距离的两个向量

4 个答案: