Question

我有一个R问题。我有一个算法考虑到了这一点，但是想知道是否有更简洁的方法来执行以下操作：

假设你有以下矩阵：

        [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[A,]    0    0    0    0    1
[B,]    0    0    0    1    1
[C,]    0    0    1    1    1
[D,]    0    0    1    1    0
[E,]    1    0    0    0    0
[F,]    1    1    1    0    0

现在我想创建另一个矩阵，每行与另一行的差异（即距离矩阵）之类的东西（虽然我有一半填充，它只是镜像得到顶部）：

       [,A] [,B] [,C] [,D] [,E] [,F]
[A,]    0     
[B,]    1    0     
[C,]    2    1    0     
[D,]    3    2    1    0    
[E,]    2    3    4    3    0
[F,]    4    5    4    3    2    0

我的方法是使用一个循环来比较每一行的列和下面相应的行列，但是使用大矩阵它效率不高。关于如何做得更好的任何想法？

THX

Answer 1

正如使用dist manhattan方法的评论所述：

dt <- read.table(text='     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[A,]    0    0    0    0    1
[B,]    0    0    0    1    1
[C,]    0    0    1    1    1
[D,]    0    0    1    1    0
[E,]    1    0    0    0    0
[F,]    1    1    1    0    0')

mm <- as.matrix(dt)
dist(mm,method='manhattan' ,diag=TRUE)

      [A,] [B,] [C,] [D,] [E,] [F,]
[A,]    0                         
[B,]    1    0                    
[C,]    2    1    0               
[D,]    3    2    1    0          
[E,]    2    3    4    3    0     
[F,]    4    5    4    3    2    0

R比较特征以创建距离矩阵

1 个答案: