重み付きユークリッド距離R

Question

データフレームからのユークリッド距離を重み付けした距離行列を作成したいと考えています。重みはベクトルで定義されます。ここでは例です：

library("cluster") 

a <- c(1,2,3,4,5) 
b <- c(5,4,3,2,1) 
c <- c(5,4,1,2,3) 
df <- data.frame(a,b,c) 

weighting <- c(1, 2, 3) 

dm <- as.matrix(daisy(df, metric = "euclidean", weights = weighting)) 

私はどこにでも検索した重み付けをサポートするために主張して「クラスタ」パッケージ内R.ザ・「デイジー」関数にこれをパッケージまたは解決策を見つけることはできませんが、重みドン適用されていないようだし、それはただのユークラッドを吐き出すだけだ。距離。

任意のアイデアStack Overflow？

newdf <- sweep(df, 2, weighting, function(x,y) x * sqrt(y)) 
as.matrix(daisy(newdf, metric="euclidean")) 

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しかし、念のためにあなたがより多くの制御と理解を持っているしたいと思います：

Answer 1

まず、それぞれの重さの平方根で各列を乗じてスケーリングの@WalterTross'技術を使用することができますユークリッド距離が何であるのか、私たちはカスタム関数を書くことができます。注意として、私は別の重み付け方法を選択しました。 ：

xpand <- function(d) do.call("expand.grid", rep(list(1:nrow(d)), 2)) 
euc_norm <- function(x) sqrt(sum(x^2)) 
euc_dist <- function(mat, weights=1) { 
    iter <- xpand(mat) 
    vec <- mapply(function(i,j) euc_norm(weights*(mat[i,] - mat[j,])), 
       iter[,1], iter[,2]) 
    matrix(vec,nrow(mat), nrow(mat)) 
} 

我々はdaisy機能に対してチェックすることにより、結果をテストすることができます。

#test1 
as.matrix(daisy(df, metric="euclidean")) 
#   1  2  3  4  5 
# 1 0.000000 1.732051 4.898979 5.196152 6.000000 
# 2 1.732051 0.000000 3.316625 3.464102 4.358899 
# 3 4.898979 3.316625 0.000000 1.732051 3.464102 
# 4 5.196152 3.464102 1.732051 0.000000 1.732051 
# 5 6.000000 4.358899 3.464102 1.732051 0.000000 

euc_dist(df) 
#   [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5] 
# [1,] 0.000000 1.732051 4.898979 5.196152 6.000000 
# [2,] 1.732051 0.000000 3.316625 3.464102 4.358899 
# [3,] 4.898979 3.316625 0.000000 1.732051 3.464102 
# [4,] 5.196152 3.464102 1.732051 0.000000 1.732051 
# [5,] 6.000000 4.358899 3.464102 1.732051 0.000000 

私はそれがだ、まず、私は彼らの平方根で適用される重みを見たことがないので、ウォルターの方法がある疑う理由通常1/wです。第二に、自分の体重を私の機能に適用すると、私は別の結果を得ます。

euc_dist(df, weights=weighting)