Question

假设我在2D图表上有一个重要的点，名为“Alpha A”。表面上的所有其他点有两种类型：“Beta A”和“Beta B”。

我想用这些属性计算相对于β点的'Alpha A'的度量标准：

惩罚距离“Alpha A”更远的距离，无论其类型如何，例如（1 /距离）
如果type =='Beta A'，则给予比类型=='Beta
更强的权重 B'，例如，使'Beta B'为负。

示例数据框：

color     distance
match        10
match        33
no_match     88
match       1000

这是一个非常天真的解决我的伪代码问题的方法：

metric = 0

for (point in df){
     if (color == match){
         weight = 1*(1/distance)
     } else { 
         weight = -1*(1/distance)
     }
     metric  = metric + weight
 }

我不怀疑这个问题很常见，并且有无数的技巧解决它。但是，由于我不知道要搜索的正确术语，查找信息并不是很成功......

要清楚，我并不是想预测'Alpha A'的位置。我只是想计算一个有关其环境信息的指标。

DF

df = data.frame(color = c('match', 'match', 'no_match', 'match'), distance = c(10, 33, 1, 0))

Answer 1

使用此

df$weight <- NULL
df$weight = 1*(1 - 1/df$distance)
df$weight[df$color!="match"] = -1*df$weight[df$color!="match"]

Answer 2

目前还不清楚你要求的是什么。

如果找到更多有关此问题的文献是最近邻问题，或者更准确地说，是最近集问题。

您尚未解释如何使用此指标。如果最近邻居的颜色==匹配，那将是最积极的;如果颜色相反则最不利;如果两者等距，则为零。

这是你想要的吗？

如果是这样，这是正确的。唯一的问题是，如果它足够快地下降，使其幅度小于某个值，除非＆＃34;非常接近＆＃34;通过使用1 /（1-distance ^ 2）来表示。

编辑：实际上，1 /（1 +距离）可能更好，或者你可能发现自己除以零。

计算基于类型和距离惩罚的度量

2 个答案: