Как получить самый близкий элемент в векторе для каждого элемента в другом векторе без дубликатов?

Question

Я получил этот код, создать два вектор и для каждого элемента из a Я хочу, чтобы получить самый близкий элемент в b:

a = rnorm(100) 
b = rnorm(100) 
c = vapply(a, function(x) which.min(abs(b - x)), 1) 
table(duplicated(c)) 

FALSE TRUE 
    61 39 

Как вы можете видеть, этот метод является быстрым, чтобы дать много дублей, который является нормальным но я бы не хотел иметь дубликатов. Я думал об удалении от b после того, как был выбран индекс, но я не знаю, как это сделать под vapply.

Answer 1

Ближайший матч вы собираетесь получить это путем сортировки векторов, а затем спаривание их. Следующее изменение на b должно позволить вам сделать это.

p <- order(b)[order(order(a))] # order on b and then back transform the ordering of a 

sum(abs(a-b[p])) 
[1] 20.76788 

Очевидно, что позволяет дубликаты делает вещи гораздо ближе:

sum(abs(a-b[c])) 
[1] 2.45583 

Answer 2

Это почти наверняка будет улучшен за счет векторизации, но, кажется, работает и может получить работу:

set.seed(1) 
a = rnorm(5) 
b = rnorm(5) 

foo <- function(a,b) { 

    out <- cbind(a, bval = NA) 

    for (i in seq_along(a)) { 
    #which value of B is closest? 
    whichB <- which.min(abs(b - a[i])) 
    #Assign that value to the bval column 
    out[i, "bval"] <- b[whichB] 
    #Remove that value of B from being chosen again 
    b <- b[-whichB] 
    } 

    return(out) 

} 

#In action 
foo(a,b) 
--- 
       a  bval 
[1,] -0.6264538 -0.8204684 
[2,] 0.1836433 0.4874291 
[3,] -0.8356286 -0.3053884 
[4,] 1.5952808 0.7383247 
[5,] 0.3295078 0.5757814 

Answer 3

Я считаю, что это лучшее, что вы можете получить: sum(abs(sort(a) - sort(b)))

Я использую data.table сохранить первоначальную сортировку a:

require(data.table) 

set.seed(1) 

a <- rnorm(100) 
b <- rnorm(100) 

sum(abs(a - b)) 
sum(abs(sort(a) - sort(b))) 

dt <- data.table(a = a, b = b) 
dt[, id := .I] 

# sort dt by a 
setkey(dt, a) 

# sort b 
dt[, b := sort(b)] 

# return to original order 
setkey(dt, id) 

dt 
dt[, sum(abs(a - b))] 

Это решение дает лучший результат, если сравнивать к решению Чейза:

dt2 <- as.data.table(foo(a,b)) 
dt2[, sum(abs(a - bval))] 
dt[, sum(abs(a - b))] 

Результат:

> dt2[, sum(abs(a - bval))] 
[1] 24.86731 
> dt[, sum(abs(a - b))] 
[1] 20.76788 

Answer 4

Это очень плохо программирование, но может работать и векторизация ...

a <- rnorm(100) 
    b <- rnorm(100) 
    #make a copy of b (you'll see why) 
    b1<-b 
    res<- vapply(a, function(x) {ret<-which.min(abs(b1 - x));b1[ret]<<-NA;return(ret)}, 1)