如何创建包含每行之间平均绝对分数的距离矩阵？

Question

考虑到矩阵，

df <- read.table(text="
 X1 X2 X3 X4 X5
  1  2  3  2  1
  2  3  4  4  3
  3  4  4  6  2
  4  5  5  5  4
  2  3  3  3  6
  5  6  2  8  4", header=T)

我想要创建一个距离矩阵，其中包含每列每一行之间的绝对平均差。例如，考虑到以下情况，X1和X3之间的距离应该为1.67：

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

--我已经尝试了在纯素包中使用designdist()函数的：

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

第1列和第3列的结果距离为0.666。这个函数的问题是，它对每一列中的所有值进行求和，然后减去它们。但是我需要把每一行之间的绝对差异求和(个别的，绝对的)，然后除以N。

Answer 1

这里有一个单行解决方案。它利用dist()的method参数计算data.frame中每一对列之间的L1范数城市街区距离又称曼哈顿距离。

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

为了使它可复制：

df <- read.table(text="
 X1 X2 X3 X4 X5
  1  2  3  2  1
  2  3  4  4  3
  3  4  4  6  2
  4  5  5  5  4
  2  3  3  3  6
  5  6  2  8  4", header=T)

dmat <- as.matrix(dist(df, "manhattan", diag=TRUE, upper=TRUE)/nrow(df))
print(dmat, digits=3)
#      1     2     3    4     5    6
# 1 0.00 1.167 1.667 2.33 1.333 3.00
# 2 1.17 0.000 0.833 1.17 0.833 2.17
# 3 1.67 0.833 0.000 1.00 1.667 1.67
# 4 2.33 1.167 1.000 0.00 1.667 1.33
# 5 1.33 0.833 1.667 1.67 0.000 2.33
# 6 3.00 2.167 1.667 1.33 2.333 0.00