行列の各要素の最近傍の標準偏差を計算する効率的な方法

Question

行列の各要素の最近傍点（3 * 3移動ウィンドウ）の標準偏差を計算したいと思います。

library(FNN)  
df <- matrix(1:10000, nrow = 100, ncol = 100, byrow = TRUE) 

df_ <- reshape2::melt(df) 
df_index <- df_[, c(1,2)] 

df_query <- df_index 
neighbor_index <- knnx.index(df_index, df_query, k = 9, algorithm = 'kd_tree') 

neighbor_coor<- apply(neighbor_index, 1, function(x) df_query[x, ]) 

neighbor_sd <- lapply(neighbor_coor, function(x) sd(df[x[, 1], x[, 2]])) 

sd <- do.call(rbind, neighbor_sd) 

しかし、速度が遅すぎる：私はそれを実装するためにRにいくつかのコードを書きました。あなたは私にスピードアップのアドバイスをくれますか？それを実装する他の方法はありますか？

Answer 1

@romanlustrikさんのコメントで提案されているように、raster::focal()をこの問題に使用できます。

wは（細胞自体とそれ8人の隣人であるこの場合は3×3で） fun内の最近傍とその重みを表す行列であり、

library(raster) 

df <- matrix(1:10000, nrow = 100, ncol = 100, byrow = TRUE) 
dfR <- raster(df) 

dfSD <- as.matrix(focal(dfR, w = matrix(1,3,3), fun = sd)) 

。したがって、任意の近傍パターンは、それが行列で表すことができる限り、想像できる。

matrix(1,3,3) 
#  [,1] [,2] [,3] 
# [1,] 1 1 1 
# [2,] 1 1 1 
# [3,] 1 1 1 

（対角線とセル自体を除く）のみ4人の隣人と例：

matrix(c(0,1,0,1,0,1,0,1,0), 3, 3) 
#  [,1] [,2] [,3] 
# [1,] 0 1 0 
# [2,] 1 0 1 
# [3,] 0 1 0