R中distm函数与distVincentyEllipsoid的区别

您能否充分解释一下使用

distm

函数或

distVincentyEllipsoid

函数计算R中测地坐标距离的巨大差异

我注意到，使用distm进行此计算需要更长的时间。你能不能给我解释一下，为什么会发生这种情况

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谢谢大家!

以下是您之前的问题：

速度与生成返回对象所需的计算级别有关，不一定与距离计算之间的差异有关（我不确定

distm（）

函数默认使用的是什么大圆计算）。实际上，

geosphere:：

此处的文档：表明

distVincentyEllipsoid（）

计算“非常精确”，但“计算更密集”，而这会让你怀疑计算速度较慢，这是因为我在回答中构造代码的方式是返回每行之间的距离向量（而不是每个点之间的距离矩阵）

相反，原始代码中的

distm（）。对于您的问题，只要数据是有序的，就没有必要这样做，这就是我这样做的原因。此外，也不需要使用层次聚类将基于这些距离的点聚类为3个（您定义的数量）聚类，因为我们可以使用每个点值之间的距离百分比来执行相同的操作。同样，速度优势与在单个向量而不是矩阵上计算集群有关

请注意，我是一名具有会计/金融背景的数据分析师，并非地理信息系统专家。话虽如此，我之所以使用
distVincentyEllipsoid（）
函数，是因为我的一般理解是，它可以作为向量（相对于矩阵）返回一个非常精确的大圆距离估计值。此外，我过去曾利用这一点来优化物流运营，以达到定价目的，我可以证明，这些计算已经在市场上进行了测试，结果是合理的
 非常感谢你的解释你好，朋友。我现在明白多了。不用担心@Jose，永远是我的荣幸。如果你有任何其他与R相关的问题，请告诉我。再次感谢你好朋友。我现在还没有任何问题。但是我一拿到它，我就会告诉你。你好，朋友，请你看看这个问题好吗？非常感谢！