如何计算r中NA值之间的欧几里得距离？
在R中计算NA值之间的欧几里得距离可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经安装了
proxy和imputeTS这两个R包。你可以使用以下命令安装它们：
install.packages("proxy")
install.packages("imputeTS")- 导入所需的包：
library(proxy)
library(imputeTS)- 创建包含NA值的向量或矩阵。例如，我们创建一个包含NA值的向量
x：
x <- c(1, 2, NA, 4, NA, 6)- 使用
na_knn()函数将NA值填充为近邻值。这里我们使用k最近邻算法，将NA值填充为最接近的非NA值。你可以根据需要调整k值。
x_filled <- na_knn(x, k = 3)- 使用
dist()函数计算填充后向量中的非NA值之间的欧几里得距离。这将返回一个距离矩阵。
dist_matrix <- dist(x_filled, method = "euclidean")- 如果你只关心NA值之间的距离，可以提取距离矩阵的相应子矩阵。假设你想计算第2个和第4个NA值之间的距离，你可以使用以下代码：
na_indices <- which(is.na(x))
na_distance <- dist_matrix[na_indices[2], na_indices[4]]这样，你就可以计算出NA值之间的欧几里得距离了。
请注意，以上步骤中提到的na_knn()函数和dist()函数是R中常用的函数，不是特定的腾讯云产品。因此，在这个特定的问题中，没有相关的腾讯云产品和链接地址可供推荐。
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k=1;
for i = 1:N
for j = 1:N
if (i~=j)
dist_vect(k)=RGB_dist(U(i,1),U(j,1),U(i,2),U(j,2),U(i,3),U(j,3))
k=k+1
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install.packages("rjson" ,dependencies=TRUE)
library("rjson")
install.packages("jsonlite" ,dependencies=TRUE)
library("jsonlite")
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我创建的循环是：
dista <- function(A,distance){
dist_matrix=matrix(0,dim(A)[2],dim(A)[2])
for (i in 1:(dim(A)[2]-1)){
for(j in (i+1):(dim(A)[2])){
if(distance=='cosine') dist_matrix[j,i]<
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对于我的数据集中的以下简单部分，
attributes
States X1 X2 X3 ....... XM
A 10 15 0 1
B 1 0 0 5
C 0 0
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fit <- kmeans(d,k=2) # assume that number of cluster lie between 1 and nrow(x)
clusplot(d, fit$cluster, color=TRUE, shade = TRUE, lines=0)
正在显示的错误是
mkCheckX(x，diss)中的错误:x不是数据矩阵
矩阵d给出了
structure(c(2, 4, 6, 2, 4, 2), Size = 4L, Diag = FALSE, U
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例如，要找到M(i,j)，我会将C中的b浮点数组沿行i取为一组，将C中的b浮点数组取为j行，求出这两组数组之间的欧几里得距离，然后将b x b值相加。C{i,j}是一个列向量。所有列的长度都相同。
下面是我对此的“暴力”实现：
for i=1:a
for j=1:a
dist_sum = 0;
for k=1:b
for l=1:b
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def my_pdist(X, dist_func, na_values=["NA"]):
X = array(X, dtype=object)
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dist_matrix = []
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pdist_row = []
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## input matrix
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library(readr)
library(mice)
library(finalfit)
library(Hmisc)
library(lattice)
library(VIM)
library(rms)
library(zoo)
> hw3
# A tibble: 240 x 11
treat LINE0 LOST4 LOST12 LOST24 LOST52 VISUAL0 VISUAL4 VISUAL12 VISUAL24 VISUAL52
&
浏览 2提问于2021-02-19得票数 0
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(x1，x2，x3)，(y1，y2，y3)，(z1，z2，z3)。
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从距离矩阵开始查找K个最近邻域
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这并不是一个令人生畏的问题--我显然可以在循环中使用order函数来获得我想要的东西(参见下面的解决方案)，但这远不是最优的。例如，当k很小(小于11)时，使用partial = 1:k的sort函数速度要快得多，但不
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使用带有插入符号包的范畴变量的knnImpute
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我有下面的data.table，其中每个唯一的x值都与一个唯一的y值相关联。然后，我将一个x值强制为NA，用于最近k邻域的练习：
dt <- data.table(x = rep(c(1:4), 3),
y = rep(c("Brandon", "Erica", "Karyna", "Alex"), 3))
dt[3, 1] <- NA
print(dt)
# x y
#1: 1 Brandon
#2: 2 Erica
#3: NA Karyna
浏览 7提问于2016-12-07得票数 3
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潜在语义分析(LSA)单值分解(SVD)理解
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请通过我对LSI (机械工程背景)的理解来理解我：
在LSI中执行SVD之后，有3个矩阵：
U，S，V转座。
U将单词与主题进行比较，S是衡量每个特征强度的一种方法。将主题与文档进行比较。
U dot S dot Vt
返回SVD之前的原始矩阵。没有做太多(没有)深度代数，似乎：
U dot S dot **Ut**
返回一项一项的矩阵，该矩阵提供了两个术语之间的比较。也就是说，一个术语与其他术语的关系，是一种比较词而不是成分的DSM (设计结构矩阵)。我可能完全错了，但我尝试了一个样本数据集，结果似乎是有意义的。这可能只是偏见(我想让它起作用，所以我看到了我想要的)。我不能发布结果，因为
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Matlab:如何高效地计算距离
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我有一个矩阵X，维度r=2行，列= 20000列，我想计算两点之间距离平方和=欧几里得距离的平方根。对于ex：
让我们，
X = 1 2 3 4
5 6 7 8
Dist1 = sqrt((1-2)^2 + (5-6)^2))
Dist2 = sqrt((1-3)^2 + (5-7)^2))
and so on. So, distance(1,2) = Dist1;
distance(1,3) = Dist2
结果将是一个大小为N*N的矩阵。但是，当数据点很大时，例如一百万，这将花费大量时间。我怎样才能有效地修改这段代码，使它变得得体而快速。请帮帮
浏览 1提问于2015-01-30得票数 0
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素食者中的R大距离矩阵
r、memory、hierarchical-clustering、vegan
我在一台拥有128 GB内存的机器上运行R3.2.3。我有一个123028行x 168列的大矩阵。我想在R中使用分层聚类算法，因此在这样做之前，我尝试用Bray方法在纯素包中使用vegdist()函数在R中创建一个距离矩阵。我得到了一个内存分配错误：
df <- as.data.frame(matrix(rnorm(20668704), nrow = 123028))
library(vegan)
mydist <- vegdist(df)
素食主义错误(Df)：.Fortran不支持长向量(参数4)
如果我使用pryr包来找出距离矩阵需要多少内存，我就会发现需要121 G
浏览 3提问于2015-12-14得票数 4
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R中时间序列缺失数据的估算模型
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时间序列数据包括：
产品(分类)；ProductGroup (分类)；国家(分类)；YearSinceProductLaunch (数字)；SalesAtLaunchYear (数字)
只有"SalesAtLaunchYear“数据缺少一些需要计算的值。
对于某些产品，有完整的数据，即发布年份1、2和迄今为止的销售数据。
然而，其他一些产品只包含发布以来最初几年的销售数据。产品有不同的年龄，因此，有时有2年的推出，是失踪的，有时有10年，这取决于产品。
我感兴趣的是，在R中找到一个模型，可以将缺失的时间序列数据间隔计算出来。我尝试过将"SalesAtLaunchYear“模型设
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
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matlab使用我自己的距离函数进行pdist
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我有一个简单的函数来计算两个向量之间的距离，这样距离=点积/两个向量中元素的和。
function d = simpleDistance(a,b)
d = dot(a,b)/ (sum(a) + sum(b));
end
例如：simpleDistance([1 2], [3 4]) = (3 + 8) / (3 + 7) = 11/10 = 1.1
给定这个小矩阵r，我想计算r中每两行之间的相似性(距离= simpleDistance)。
r =
1 2
5 0
3 4
而不是两个嵌套循环，我想使用pdist函数，因为它要快得多！
n = siz
浏览 0提问于2014-03-12得票数 0
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