【发布时间】：2017-02-15 16:10:49
【问题描述】：
我有一个数据框，tmp:
class x y
1 A -2.8959969 -0.3192259
2 B -0.2401775 0.5801373
我计算 dist(tmp, method="euclidean", diag=TRUE, upper=FALSE, p=2) 产生：
1 2
1 0.000000
2 3.434144 0.000000
我根本无法弄清楚这是欧几里得距离。如果我计算我认为欧几里得距离应该是什么，它应该是：
((A_{x} - B_{x})^2 + (A_{y} - B_{y})^2 )^0.5 =
((-2.8959969 + 0.2401775)^2 + (-0.3192259 - 0.5801373)^2)^0.5 =
2.803967
这与 dist() 返回的不同。
根据它说的文档
可用的距离度量是（针对两个向量 x 和 y 编写的）：
‘euclidean’：两个向量之间的通常距离（2 norm aka L_2), sqrt(sum((x_i - y_i)^2)).
我哪里错了？
【问题讨论】：
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试试
dist(tmp[-1]) -
dist(tmp[-1])摆脱了我的班级专栏并开始工作。在我上面的例子中，R 是如何处理class的字符的？ -
作为因子值，
as.numeric(tmp$class)。 -
这仍然让我觉得有点神秘。如果
A和B被视为因子值，那么它们将是整数，但是如果您查看输出并向后工作，您似乎需要(A-B)^2 = 3.93，这与A,B不一致被转换为整数值。无论发生什么，都不是这样。 -
是的，同意 A,B != 1,2，正如您对因子值所期望的那样。
标签： r euclidean-distance