我想确定一个数据集中每个点与R中其他数据集之间的距离。每个数据集都有一个X和Y参数。我一直在将数据集转换为数据框并找出距离。不过,我现在的代码创建了一个大矩阵,因为这个列表将数据集列为行和列。然后我需要确定一个矩阵的特定部分,我想知道我的答案,有没有办法将DSA作为列,将DSB作为行。这种切对子级矩阵1/4其中,因为我的数据集包含成千上万个点的每真的对子级砍倒时间algorithum距离矩阵
这里是代码我使用
tumor<-data.frame(DSA[,c ("X_Parameter","Y_Parameter")])
cells<-data.frame(DSB[,c ("X_Parameter","Y_Parameter")])
distances<-as.matrix(dist(rbind(tumor,cells)))
row.start<-nrow(tumor)+1
row.end<-nrow(tumor)+nrow(cells)
col.start<-1
col.end<-nrow(tumor)
distances[row.start:row.end, col.start:col.end]
d<- distances[row.start:row.end, col.start:col.end]
请提供可重复的例子(模拟值都不错),你的代码已经试过,什么理想的结果应该是这样。 –