R：计算大距离矩阵的更快方法

Question

我正在计算球体上大量位置 (5000) 之间的距离矩阵（使用 Haversine 距离函数）。

这是我的代码：

require(geosphere)
x=rnorm(5000)
y=rnorm(5000)
xy1=cbind(x,y)

计算距离矩阵所花费的时间是

 system.time( outer(1:nrow(xy1), 1:nrow(xy1), function(i,j) distHaversine(xy1[i,1:2],xy1[j,1:2])))

执行该程序所花费的时间很长。关于如何减少完成这项工作的时间消耗的任何建议！谢谢。

Answer 1

试试geosphere包中的内置函数？

z <- distm( xy1 )

distm() 的默认距离函数（计算一组点之间的距离矩阵）是 Haversine ("distHaversine") 公式，但您可以使用 [=14= 指定另一个公式] 参数。

在我的 2.6GHz Core i7 rMBP 上，这需要大约 5 秒才能获得 5,000 个点。

Answer 2

我在下面添加了一个使用 spatialrisk 包的解决方案。这个包中的关键函数是用 C++ (Rcpp) 编写的，因此速度非常快。

library(geosphere)
library(spatialrisk)
library(data.table)

x=rnorm(5000)
y=rnorm(5000)
xy1 = data.table(x,y)

# Cross join two data tables
coordinates_dt <- optiRum::CJ.dt(xy1, xy1)

system.time({
  z <- distm( xy1 )
})
# user  system elapsed 
# 14.163   3.700  19.072 

system.time({
  distances_m <- coordinates_dt[, dist_m := spatialrisk::haversine(y, x, i.y, i.x)]
})
# user  system elapsed 
# 2.027   0.848   2.913

R：计算大距离矩阵的更快方法

R: Faster way of computing large distance matrix

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