如何计算 R 中 n 维的欧氏距离？

Question

我正在尝试编写一个函数来计算 n 维上两点之间的欧氏距离。

我有以下代码：

euc_dist <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))

这在两点之间起作用，x1 和 x2。但是，我正在尝试对两点之间的 n 维执行此操作。

例如，在 Python 中，它适用于：

def euc_distance(p, q):
    return math.sqrt(sum((px - qx) ** 2 for px, qx in zip(p, q)))

即你可以输入例如三个维度（两点之间）：

euc_distance([2, 1, 4], [4, 9, 8])

如何编辑我的 R 代码来做同样的事情？

Answer 1

正如评论中所指出的，您可以使用函数 dist()，其中 returns 行之间的欧氏距离，而不管列数（维度）。或者，如果你想使用你的函数，你可以这样做：

euc_dist <- function(x1, x2){
 return(sqrt(sum((x1 - x2)^2)))
}

不要忘记 R 函数末尾的 return()，这是一个常见的“错误”，会带来不必要的麻烦当将输入传递给函数时，改为这样做，因为这是在 R 中使用向量的正确方法：

euc_dist(c(2, 1, 4), c(4, 9, 8))

Answer 2

您可以使用 dist:

dist(x)
#         1
#2 9.165151

或每手使用 apply 和 diff

sqrt(sum(apply(x, 2, diff)^2))
#sqrt(sum((x[1,] - x[2,])^2)) #Alternative
#[1] 9.165151

数据：

x <- rbind(c(2,1,4), c(4,9,8))

Answer 3

除了其他答案，你还可以使用norm:

x1 <- c(2,1,4)
x2 <- c(4,9,8)
norm(as.matrix(x1 - x2), "F")
#R> [1] 9.165151

How to calculate Euclidean distance in R for n-dimensions?