使用 R 查找最近的 X、Y 坐标
Find the nearest X,Y coordinate using R
我刚开始学习 R,但希望项目尽快完成。这很简单:我有一个 X 列和一个由 X 坐标和 Y 坐标组成的 Y 列。 (在 NAD27 坐标系中工作)。从第一个坐标开始,我想找到数据集中最近的点,然后移动到下一个坐标并找到它在同一数据集中的最近点。理想情况下,它会遍历每个点并确定最近的点。
point x y
1 1601774 14544454
2 1616574 14579422
3 1608698 14572922
4 1602948 14572990
5 1607355 14573871
6 1615336 14578178
7 1603398 14574495
8 1605153 14570727
9 1606758 14573845
10 1606655 14570953
这是一种方法,使用 RANN
包。该方法类似于 this post 中所示的方法,但适用于一组点(链接 post 是关于在集合 A 中找到与集合 B 中的每个点最近的点)。
xy <- read.table(text='point x y
1 1601774 14544454
2 1616574 14579422
3 1608698 14572922
4 1602948 14572990
5 1607355 14573871
6 1615336 14578178
7 1603398 14574495
8 1605153 14570727
9 1606758 14573845
10 1606655 14570953', header=TRUE, row.names=1)
library(RANN)
closest <- nn2(data=xy, k=2)[[1]]
上面,我们向 data
参数提供了你的一组点 xy
,并指定我们希望 nn2
找到 两个距离每个点最近的点(因为最近的点就是焦点本身)。 nn2
函数 returns 一个包含两个元素的列表:每个 k
最近点(对于每个查询点)的索引向量(在本例中为矩阵);和距离的矢量(矩阵)。我假设我们对距离不感兴趣,所以上面我们将结果子集化到第一个元素。
对于我们的问题,结果是一个双列矩阵,第一列是查询点的索引,第二列是最近点的索引。
closest
## [,1] [,2]
## [1,] 1 8
## [2,] 2 6
## [3,] 3 5
## [4,] 4 7
## [5,] 5 9
## [6,] 6 2
## [7,] 7 4
## [8,] 8 10
## [9,] 9 5
## [10,] 10 8
要获取最近点的坐标矩阵,您可以使用:
xy[closest[, 2], ]
默认情况下 nn2
使用 kd 树 - 您可能想尝试使用 treetype='bd'
。
我刚开始学习 R,但希望项目尽快完成。这很简单:我有一个 X 列和一个由 X 坐标和 Y 坐标组成的 Y 列。 (在 NAD27 坐标系中工作)。从第一个坐标开始,我想找到数据集中最近的点,然后移动到下一个坐标并找到它在同一数据集中的最近点。理想情况下,它会遍历每个点并确定最近的点。
point x y
1 1601774 14544454
2 1616574 14579422
3 1608698 14572922
4 1602948 14572990
5 1607355 14573871
6 1615336 14578178
7 1603398 14574495
8 1605153 14570727
9 1606758 14573845
10 1606655 14570953
这是一种方法,使用 RANN
包。该方法类似于 this post 中所示的方法,但适用于一组点(链接 post 是关于在集合 A 中找到与集合 B 中的每个点最近的点)。
xy <- read.table(text='point x y
1 1601774 14544454
2 1616574 14579422
3 1608698 14572922
4 1602948 14572990
5 1607355 14573871
6 1615336 14578178
7 1603398 14574495
8 1605153 14570727
9 1606758 14573845
10 1606655 14570953', header=TRUE, row.names=1)
library(RANN)
closest <- nn2(data=xy, k=2)[[1]]
上面,我们向 data
参数提供了你的一组点 xy
,并指定我们希望 nn2
找到 两个距离每个点最近的点(因为最近的点就是焦点本身)。 nn2
函数 returns 一个包含两个元素的列表:每个 k
最近点(对于每个查询点)的索引向量(在本例中为矩阵);和距离的矢量(矩阵)。我假设我们对距离不感兴趣,所以上面我们将结果子集化到第一个元素。
对于我们的问题,结果是一个双列矩阵,第一列是查询点的索引,第二列是最近点的索引。
closest
## [,1] [,2]
## [1,] 1 8
## [2,] 2 6
## [3,] 3 5
## [4,] 4 7
## [5,] 5 9
## [6,] 6 2
## [7,] 7 4
## [8,] 8 10
## [9,] 9 5
## [10,] 10 8
要获取最近点的坐标矩阵,您可以使用:
xy[closest[, 2], ]
默认情况下 nn2
使用 kd 树 - 您可能想尝试使用 treetype='bd'
。