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Question

我无法找到解决这个简单问题的方法。我一直在搜索论坛，而且我已经接近答案，这不是我需要的。

我试图从一组x，y点找到哪个点距离任何其他点最远，即不是点之间的最大距离，而是距离其余点最远的点。

我已经尝试了

x <-c(x1,x2,x3....)
y <-c(y1,y2,y3...)
dist(cbind(x,y))

它给出了每个点到每个点之间距离的矩阵。我可以在MS Excel中查询数据并找到答案。找到每列中的最小值，然后找到它们之间的最大值。

如果我要绘制数据，我希望输出红色或蓝色线的距离（取决于哪个更长）。

Answer 1

从此示例数据集开始：

set.seed(100)
x <- rnorm(150)
y <- rnorm(150)
coord <- cbind(x,y)
dobj <- dist(coord)

现在dobj是一个距离对象，但您无法直接检查它。您必须先将其转换为矩阵，并确保不考虑点与其自身之间的零距离：

dmat <- as.matrix(dobj)
diag(dmat) <- NA

后一行用NA替换距离矩阵中的对角线值。

现在你可以使用amonk的解决方案：

dmax <- max(apply(dmat,2,min,na.rm=TRUE))

这为您提供到最近点的最大距离。如果你想知道这些是哪些点，你可以采取额外的步骤：

which(dmat == dmax, arr.ind = TRUE)
#     row col
# 130 130  59
# 59   59 130

因此，第130和59点是满足您条件的两点。绘制图表可以为您提供：

id <- which(dmat == dmax, arr.ind = TRUE) 
plot(coord)
lines(coord[id[1,],], col = 'red')

注意如何获得此信息两次，因为两点之间的欧几里德距离是对称的（A - > B与B - > A一样长）。

Answer 2

因此，对于df作为初始数据框，您可以执行以下操作：

df<-NULL#initialize object 
for(i in 1:10)#create 10 vectors with 10 pseudorandom numbers each
  df<-cbind(df,runif(10))#fill the dataframe

cordf<-cor(df);diag(cordf)<-NA #create correlation matrix and set diagonal values to NA

因此：

             [,1]        [,2]        [,3]        [,4]        [,5]        [,6]        [,7]        [,8]        [,9]       [,10]
[1,]          NA -0.03540916 -0.29183703  0.49358124  0.79846794  0.29490246  0.47661166 -0.51181482 -0.04116772 -0.10797632
[2,] -0.03540916          NA  0.47550478 -0.24284088 -0.01898357 -0.67102287 -0.46488410  0.01125144  0.13355919  0.08738474
[3,] -0.29183703  0.47550478          NA -0.05203104 -0.26311149  0.01120055 -0.16521411  0.49215496  0.40571893  0.30595246
[4,]  0.49358124 -0.24284088 -0.05203104          NA  0.60558581  0.53848638  0.80623397 -0.49950396 -0.01080598  0.41798727
[5,]  0.79846794 -0.01898357 -0.26311149  0.60558581          NA  0.33295170  0.53675545 -0.54756131  0.09225002 -0.01925587
[6,]  0.29490246 -0.67102287  0.01120055  0.53848638  0.33295170          NA  0.72936185  0.09463988  0.14607018  0.19487579
[7,]  0.47661166 -0.46488410 -0.16521411  0.80623397  0.53675545  0.72936185          NA -0.46348644 -0.05275132  0.47619940
[8,] -0.51181482  0.01125144  0.49215496 -0.49950396 -0.54756131  0.09463988 -0.46348644          NA  0.64924510  0.06783324
[9,] -0.04116772  0.13355919  0.40571893 -0.01080598  0.09225002  0.14607018 -0.05275132  0.64924510          NA  0.44698207
[10,] -0.10797632  0.08738474  0.30595246  0.41798727 -0.01925587  0.19487579  0.47619940  0.06783324  0.44698207          NA

最后执行：

   max(apply(cordf,2,min,na.rm=TRUE),na.rm = TRUE)#avoiding NA's

可以得到：

[1] -0.05275132

local 最小值的最大值。

编辑：

为了得到矩阵的索引

>which(cordf==max(apply(cordf,2,min,na.rm=TRUE),na.rm = TRUE))
[1]68 77

或者为了得到坐标：

> which(cordf==max(apply(cordf,2,min,na.rm=TRUE),na.rm = TRUE), arr.ind = TRUE)
     row col
[1,]   8   7
[2,]   7   8

Answer 3

在我看来，你在某些投影中有空间点。有人可能会争辩说，距离其余部分最远的点是距离中心最远的点（平均坐标）：

library(raster)

set.seed(21)

# create fake points
coords <- data.frame(x=sample(438000:443000,10),y=sample(6695000:6700000,10))

# calculate center
center <- matrix(colMeans(coords),ncol=2)

# red = center, magenta = furthest point (Nr.2)
plot(coords)

# furthest point #2
ix <- which.max(pointDistance(coords,center,lonlat = F))

points(center,col='red',pch='*',cex=3)
points(coords[ix,],col='magenta',pch='*',cex=3)

segments(coords[ix,1],coords[ix,2],center[1,1],center[1,2],col='magenta')

Answer 4

要找到离其余点最远的点，你可以做这样的事情。当你说距离其他数据最远的点时，我选择了中值距离。如果你有一组非常接近的点，那么中位数应该保持稳健。

可能还有一种方法可以通过层次聚类来实现这一目标，但目前它正在逃避我。

set.seed(1234)
mat <- rbind(matrix(rnorm(100), ncol=2), c(-5,5), c(-5.25,4.75))
d <- dist(mat)
sort(apply(as.matrix(d), 1, median), decreasing = T)[1:5]
# 51       52       20       12        4 
# 6.828322 6.797696 3.264315 2.806263 2.470919

Answer 5

我写了一个方便的小功能，你可以用它从最大的线距离中挑选。您可以使用n参数指定是否需要最大，第二大等等。

getBigSegment <- function(x, y, n = 1){
  a <- cbind(x,y)
  d <- as.matrix(dist(a, method = "euclidean"))
  sorted <- order(d, decreasing = T)
  sub <- (1:length(d))[as.logical(1:length(sorted) %% 2)]
  s <- which(d == d[sorted[sub][n]], arr.ind = T)
  t(cbind(a[s[1],], a[s[2],]))
}

通过一些类似于您自己的示例数据，您可以看到：

set.seed(100)
mydata <- data.frame(x = runif(10, 438000, 445000) + rpois(10, 440000), 
                     y = runif(10, 6695000, 6699000) + rpois(10, 6996000))

# The function
getBigSegment(mydata$x, mydata$y)
#            x        y
#[1,] 883552.8 13699108
#[2,] 881338.8 13688458

下面你可以看到我将如何使用这样的功能

# easy plotting function
pointsegments <- function(z, ...) {
  segments(z[1,1], z[1,2], z[2,1], z[2,2], ...)
  points(z, pch = 16, col = c("blue", "red"))

}

plot(mydata$x, mydata$y) # points
top3 <- lapply(1:3, getBigSegment, x = mydata$x, y = mydata$y) # top3 longest lines
mycolors <- c("black","blue","green") # 3 colors
for(i in 1:3) pointsegments(top3[[i]], col = mycolors[i]) # plot lines
legend("topleft", legend = round(unlist(lapply(top3, dist))), lty = 1,
       col = mycolors, text.col = mycolors, cex = .8) # legend

Answer 6

此方法首先使用chull来识别extreme_points，这些点位于给定点的边界上。然后，对于每个extreme_points，它会通过排除特定centroid来计算extreme_points的{{1}}。然后，它选择距离extreme_points最远的extreme_points点。

centroid

找到R中所有其他点的最远点

6 个答案:

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