文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >计算矩阵中各元素近邻标准差的有效方法

问计算矩阵中各元素近邻标准差的有效方法
EN

Stack Overflow用户

提问于 2017-06-21 06:22:46

回答 1查看 322关注 0票数 1

我想计算矩阵中每个元素的最近邻(3*3移动窗口)的标准差。我在R中编写了一些代码来实现它：

library(FNN)    
df <- matrix(1:10000, nrow = 100, ncol = 100, byrow = TRUE)

df_ <- reshape2::melt(df)
df_index <- df_[, c(1,2)]

df_query <- df_index
neighbor_index <- knnx.index(df_index, df_query, k = 9, algorithm = 'kd_tree')

neighbor_coor<- apply(neighbor_index, 1, function(x) df_query[x, ])

neighbor_sd <- lapply(neighbor_coor, function(x) sd(df[x[, 1], x[, 2]]))

sd <- do.call(rbind, neighbor_sd)

但是速度太慢了。你能给我一些提速的建议吗？还有其他方法来实现它吗？

matrix

standard-deviation

performance

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-06-21 11:57:44

正如@romanlustrik在他的评论中提议的那样，我们可以使用raster::focal()来解决这个问题。

library(raster)

df <- matrix(1:10000, nrow = 100, ncol = 100, byrow = TRUE)
dfR <- raster(df)

dfSD <- as.matrix(focal(dfR, w = matrix(1,3,3), fun = sd))

其中，w是一个矩阵，表示最近的邻居及其在fun中的权重(在本例中，3x3是单元本身，它是8个邻居)。因此，任何邻域模式都是可以想象的，只要它可以用矩阵来表示。

matrix(1,3,3)
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    1    1
# [2,]    1    1    1
# [3,]    1    1    1

一个只有4个邻居(不包括对角线和单元格本身)的示例：

matrix(c(0,1,0,1,0,1,0,1,0), 3, 3)
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    0    1    0
# [2,]    1    0    1
# [3,]    0    1    0

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/44668246

复制

相似问题

问计算矩阵中各元素近邻标准差的有效方法
EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问计算矩阵中各元素近邻标准差的有效方法EN

回答 1

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问计算矩阵中各元素近邻标准差的有效方法
EN