r - 每对观测值的马氏距离

Question

我正在尝试计算数据集 dat 的每个观测值之间的马哈拉诺比斯距离，其中每一行都是一个观测值，每一列都是一个变量。该距离定义为:

我写了一个函数来做到这一点，但我觉得它很慢。在 R 中是否有更好的方法来计算这个值？

生成一些数据来测试功能:

generateData <- function(nObs, nVar){
  library(MASS)
  mvrnorm(n=nObs, rep(0,nVar), diag(nVar))
  }

这是我到目前为止编写的函数。它们都有效，对于我的数据(800 个观测值和 90 个变量)，method = "forLoop" 和 method = "apply" 大约需要 30 和 33 秒，分别。

mhbd_calc2 <- function(dat, method) { #Method is either "forLoop" or "apply"
  dat <- as.matrix(na.omit(dat))
  nObs <- nrow(dat)
  mhbd <- matrix(nrow=nObs,ncol = nObs)
  cv_mat_inv = solve(var(dat))

  distMH = function(x){  #Mahalanobis distance function
    diff = dat[x[1],]-dat[x[2],]
    diff %*% cv_mat_inv %*% diff
  }

  if(method=="forLoop")
  {
    for (i in 1:nObs){
      for(j in 1:i){
        mhbd[i,j] <- distMH(c(i,j))
      }
    }
  }
  if(method=="apply")
  {
    mhbd[lower.tri(mhbd)] = apply(combn(nrow(dat),2),2, distMH)
  }
  result = sqrt(mhbd)
  colnames(result)=rownames(dat)
  rownames(result)=rownames(dat)
  return(as.dist(result))
}

注意:我尝试使用 outer() 但它甚至更慢(60 秒)

Answer 1

您需要一些数学知识。

1. 对经验协方差进行 Cholesky 因式分解，然后标准化您的观察结果；
2. 使用 dist 计算变换后的观测值的欧氏距离。

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dist.maha <- function (dat) {
  X <- as.matrix(na.omit(dat))  ## ensure a valid matrix
  V <- cov(X)  ## empirical covariance; positive definite
  L <- t(chol(V))  ## lower triangular factor
  stdX <- t(forwardsolve(L, t(X)))  ## standardization
  dist(stdX)  ## use `dist`
  }

示例

set.seed(0)
x <- matrix(rnorm(6 * 3), 6, 3)

dist.maha(x)
#         1        2        3        4        5
#2 2.362109                                    
#3 1.725084 1.495655                           
#4 2.959946 2.715641 2.690788                  
#5 3.044610 1.218184 1.531026 2.717390         
#6 2.740958 1.694767 2.877993 2.978265 2.794879

结果与您的 mhbd_calc2 一致。