将点误差信息纳入距离函数-如何在R中做到这一点？

Question

我一直在使用R中的代理包来实现一种距离度量，该度量通过每个点的传播误差来加权欧几里得距离。 做到这一点的公式是

SQRT（（X I - X j）的 2）+（Y I - Ÿj）的 2）+ ...（N I - N的j）的 2）÷SQRT（（ΣXI 2 +ΣXĴ2）+（ΣY 我 2 +ΣYĴ2）+ ...（σNI 2 +σNĴ2））。

我能够从基本的意义上使代理工作（请参阅R中的代理程序包，不能使其工作 ），并复制普通的欧几里得距离功能，为业余爱好者们欢呼。

但是，一旦我开始为误差加权距离编写函数，我立即遇到一个困难：我需要读取与点不同的误差，并对它们进行不同的处理。

我知道R具有非常强大的功能，并且我敢肯定它可以做到这一点，但是对于我自己的一生，我不知道该怎么做。 看起来proxy的dist可以处理两个矩阵输入，但是我怎么告诉它矩阵X是点，矩阵Y是误差，然后在最终合并为距离度量之前，先将其移至函数的适当部分？

Answer 1

我一直希望直接使用代理，但是我也意识到自己似乎无法使用。 我相信我能够提出一个有效的功能。 一，距离功能：

DistErrAdj <- function(x,y) {
sing.err <- sqrt((x^2) + (y^2))
sum(sing.err)
}

其次，当然是

library(proxy)
pr_DB$set_entry(FUN=DistErrAdj,names="DistErrAdj")

然后，我从augix（ http://augix.com/wiki/Make%20trees%20in%20R,%20test%20its%20stability%20by%20bootstrapping.html ）那里已经好心编写的代码进行了修改，以适应我的需要，以机智：

boot.errtree <- function(x, q, B = 1001, tree = "errave") {
library(ape)
library(protoclust)
library(cluster)
library(proxy)
    func <- function(x,y) {
        tr = agnes((dist(x, method = "euclidean")/dist(q, method = "DistErrAdj")), diss = TRUE, method = "average")
        tr = as.phylo(as.hclust(tr))
        return(tr)
    }
    if (tree == "errprot") {
        func <- function(x,y) {
            tr = protoclust((dist(x, method = "euclidean")/dist(q, method = "DistErrAdj")))
            tr = as.phylo(tr)
            return(tr)
        }
    }
    if (tree == "errdiv") {
        func <- function(x,y) {
            tr = diana((dist(x, method = "euclidean")/dist(q, method = "DistErrAdj")), diss=TRUE)
            tr = as.phylo(as.hclust(tr))
            return(tr)
        }
    }
tr_real = func(x)
    plot(tr_real)
    bp <- boot.phylo(tr_real, x, FUN=func, B=B)
    nodelabels(bp)
    return(bp)
}

它似乎有效。