R，在矩阵中创建 K-最近邻权重

Question

我有一个 2 列数据框，对应于 500 个地理参考观测样本的 X 和 Y 笛卡尔坐标。我想生成一个权重矩阵 W 其中每个元素等于：
* 1 :if 观察 j 是其中之一k-最近邻观察i,和
* 0 :if else.
假设我们有这个数据框：

    df=as.data.frame(cbind(x=rnorm(500), y=rnorm(500)))

假设 k= 20，那么如何用 R 创建这个矩阵？

Answer 1

使用 CRAN 的 FastKNN 包...假设您的 5 * 5 距离矩阵如下：

library(FastKNN)
df <- as.data.frame(cbind(x = rnorm(5), y=rnorm(5)))
dist_mat <- as.matrix(dist(df, method = "euclidean", upper = TRUE, diag=TRUE))

## Let's say k = 2...
k <- 2
nrst <- lapply(1:nrow(dist_mat), function(i) k.nearest.neighbors(i, dist_mat, k = k))

## Build w
w <- matrix(nrow = dim(dist_mat), ncol=dim(dist_mat)) ## all NA right now
w[is.na(w)] <- 0 ## populate with 0
for(i in 1:length(nrst)) for(j in nrst[[i]]) w[i,j] = 1

所以我的 df 看起来像这样：

> df
           x            y
1 -0.2109351 -0.315256132
2  0.5172415  0.003352551
3  1.5700413 -0.737475081
4 -0.2699282 -0.198414683
5  1.3997493 -0.241382737

而我的 w 最终看起来像这样：

> w
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    1    0    1    0
[2,]    1    0    0    1    0
[3,]    0    1    0    0    1
[4,]    1    1    0    0    0
[5,]    0    1    1    0    0

R，在矩阵中创建 K-最近邻权重

R, Create K-nearest neighbors weights in a Matrix

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