在接下来的文章中，我们将一起探讨如何在 R 编程语言中计算两组点集之间的距离。
在代数学中，二维平面上的每一个点分别由 x 坐标和 y 坐标表示。任意两点之间的距离可以通过它们的坐标点计算得出。R 语言中有大量的内置包以及外部包可以用来计算两组点集之间的距离。在本文中，我们将使用 INLINECODE96212498 和 INLINECODEd427ae69 函数来演示如何计算这些距离。
示例 1：计算欧几里得距离
R 语言中的 proxy 库用于计算相似度（proximities）并能高效地进行处理。我们可以使用以下命令将该包下载并安装到工作空间中：
install.packages("proxy")
library("proxy")
dist() 函数可用于计算指定点集之间的距离。它根据参数指定的方法，返回指定矩阵的距离矩阵。
> 语法： dist(df1, df2, method)
>
> 参数：
>
> – df1 – 第一个数据框
> – df2 – 第二个数据框
> – method – 用于计算距离的方法，可以是 "euclidean"（欧几里得）、"manhattan"（曼哈顿）或 "maximum"（最大值）距离。
R
CODEBLOCK_ec840159
输出：
[1] "Distance Matrix "
> #creating a distance matrix
> dist(data_frame1, data_frame2, method = "euclidean")
[,1] [,2]
[1,] 6.708204 0.000000
[2,] 6.403124 2.828427
在上面的代码中，首先我们定义了两个包含不同坐标的数据框，然后使用 dist() 函数中的欧几里得方法计算了这两点之间的距离。
R
CODEBLOCK_3f44dc5b
输出：
[1] "Euclidean Distance"
> dist
[1] 8
示例 2：使用 crossdist()
在这个例子中，我们将使用 R 语言中可用的 INLINECODE318b8a75 函数来确定两点之间的距离。我们可以使用以下命令安装 INLINECODE891ea4c2 包：
install.packages("spatstat.geom")
crossdist() 函数用于计算两个不同点集之间的成对距离。
> 语法： crossdist(x1, y1, x2, y2)
>
> 参数：
>
> – x1, y1: 表示第一组点坐标的数值向量。
> – x2, y2: 表示第二组点坐标的数值向量。
表示两点坐标之间距离的计算公式如下： √((x2 – x1)2 + (y2 – y1)2)
R
CODEBLOCK_71b5a07d
输出：
[1] "Distance between points"
[,1]
[1,] 1
在上面的代码中，首先我们使用变量 x1, y1, x2 和 y2 定义了两个坐标，然后通过将这些变量作为参数传递给 crossdist() 函数，计算了这两个坐标之间的距离。