使用具有多个参数的应用变体计算带有向量的矩阵行

Question

我正在使用 R 语言从每个矩阵行值中找到 square of Euclidean distance 每行的指定向量，并且向量是用于比较两个点的点我创建了这个函数

euclDist <- function(p1, p2){
   sum((p1 - p2)^2)
}

现在我想创建一个函数，在矩阵中找到到指定点的欧几里得距离最小的行

  minDist<- function(points, p){
    dist = c()
    for(i in seq(1:length(points[,1])))
      dist[i] = euclDist2(points[i,], p)
    which.min(dist)
 }

例如

points = matrix(c(1:24), ncol=4)
p = c(1,2,1,2)
print(minDist(points, p))

结果是 1，因为第一行到点 p 的距离最小

这很好用，但我想通过使用 apply 变体之一来摆脱 for 循环，但我找不到一个可以逐行处理矩阵并支持多个参数的循环。

编辑：此问题已修改，因为第一个代码在括号和括号方面存在一些问题:-(

Answer 1

应该是

minDist <- function(points, p) which.min(apply(points, 1, euclDist, p2 = p))

但总的来说，apply 并不比普通的 for 循环快很多。我可以看到两种编写更高效代码的方法：

第一个使用R向量化和循环：

minDist <- function(points, p) which.min(colSums((t(points) - p)^2))

第二个使用fields 包中的rdist 函数，它可以计算两组点之间的欧式距离：

minDist <- function(points, p) {
    require(fields)
    which.min(rdist(points, t(matrix(p))))
}

任何一种解决方案都应该比使用apply 快很多。

Answer 2

由于问题是如何使用 apply 而不是你的 for 循环，以下将做到这一点。

要取回一个向量：

   dist <- sapply(points, euclDist, p)   # no need for the dist <- c()

要取回列表：

   dist <- lapply(points, euclDist, p)   # no need for the dist <- c()

但是，请注意您的代码还存在一些其他问题。最值得注意的是，我不确定您是否在计算欧几里得距离