计算向量之间的核间距离

Question

我不明白dist()函数是如何计算两个向量之间的欧几里得距离的。我创建了最简单的一维向量，我希望得到一个结果的解释。下面是一个名为test.csv的CSV文件形式的向量：

Item Name   Attribute
Item 1      3
Item 2      5

代码如下：

test <- read.csv("test.csv", header = TRUE)
dist(test, method = "euclidean")

下面是我得到的输出：

dist(test, method = "euclidean")
    1 2 2.828427
Warning message: In dist(test, method = "euclidean") : NAs introduced by coercion

R的版本是: Rx64 3.4.3

我希望结果是2，而不是2.828427，因为我假设欧几里德距离是通过公式d = sqrt((xi - yi)^2)计算的。

将test.csv文件中的数字代入我得到的公式中：

d = sqrt((3-5)^2) = 2

Answer 1

当您传递矩阵时，它会将您的输入视为n乘以m维数向量，请参见：

dist(t(df[,c("Name","Attribute")])) # distance between the two columns
dist(df[,c("Name","Attribute")]) # distance between the two rows

sqrt((1-3)^2 + (2-5)^2) # distance between the two columns
sqrt((1-2)^2 + (3-5)^2) # distance between the two rows

我认为这就是你想要的：

apply(df[,c("Name","Attribute")],1, function(x) {abs(x[1]-x[2])})