通过循环R命名变量

我目前正在研究一个函数，它将返回点和p簇之间的距离

which_cluster<-function(coord){
cluster<-get_cluster(data) # return a matrix
 nbr_clusters=nrow(cluster)
 nbr_dim=ncol(cluster)
 liste<-c()

 for(i in 1:nbr_clusters){
  dist_c_i=0
  for (j in nbr_dim){
   paste('vec_', i, sep = '') 
   dim_j_c_i=cluster[i,j]
   dist_c_i<-dist_c_i+ (dim_j_c_i-coord[i])^2
  }
  dist_c_i<-sqrt(dist_c_i)
  liste<-liste[,dist_c_i]
  }

 return(liste)
 }

哪个集群在
paste0（）之后使用
assign（）
：

不要

声明过多的变量是缓慢的，而且是不可管理的

相反，使用列表和矩阵

当您试图做距离矩阵时，将其存储为矩阵，由I和j索引，即
dist[I，j]
Hi！你能提供一个你的数据样本吗？以及一个你期望得到的输出示例Get_cluster（数据）返回包含群集中心位置的矩阵：Dim 1 Dim 2 Dim 3 Dim 4 Dim 5 1-0.2421963-0.02219216 1.1548797 6.187503558 4.01138314 2 1.8136751 7.89237995-0.1976802 1.029745037-1.66337555 3 0.5433915-0.20207333-0.1827094-0.003705857-0.02186797 4-1.0740043 0.17493668 0.3216816-0.184568336-0.02079380和get（粘贴0（“dim_uj”，“_c_uu”），当在一个Thnak的右侧向您征求意见时，我使用的矩阵不大。最多5列5行，这就是为什么我不在乎使用2个“for loops”@K.Youce.我考虑的不是内存消耗，而是速度。另外，你的代码对其他读者来说会有点神秘。当你需要索引时，你使用向量和数组，而不是变量集合。你以前使用过SAS吗？没有。我已经学习R一周了。这段代码是为了获得欧几里得距离
assign(paste0("dim_", j, "_c_", i), cluster[i,j])