如何创建包含每行之间平均绝对分数的距离矩阵？

Question

给定矩阵

     X1 X2 X3 X4 X5
[1,]  1  2  3  2  1
[2,]  2  3  4  4  3
[3,]  3  4  4  6  2
[4,]  4  5  5  5  4
[5,]  2  3  3  3  6
[6,]  5  6  2  8  4

我想创建一个距离矩阵，其中包含每列每行之间的绝对平均差异。例如，假设：

，X1和X3之间的距离应为= 1.67

abs（1 - 3）+ abs（2-4）+ abs（3-4）+ abs（4-5）+ abs（2-3）+ abs（5-2）= 10/6 = 1.67

我已经尝试过使用纯素包中的designdist函数：

designdist(t(test), method = "abs(A-B)/6", terms = "minimum")

第1列和第3列的最终距离为0.666。这个函数的问题是它将每列中的所有值相加，然后减去它们。但我需要将每一行之间的绝对差值（单独，绝对）相加，然后除以N.

Answer 1

这是一个单线解决方案。它利用dist()的{​​{1}}参数来计算data.frame中每对列之间的L1 norm aka city block distance aka Manhattan distance。

method

使其可重现：

as.matrix(dist(df, "manhattan", diag=TRUE, upper=TRUE)/nrow(df))