R 使用ppx和nndist查找每种类型的最近邻

对于一个包含三个协变量和一个治疗指标的数据集，我试图找到每个个体的最近邻。特别是，我想在每个治疗组中找到最近的邻居

# Generate a treatment indicator factor
treatment <- factor(data_train[,"a"], levels = c("0", "1"), labels = c("Untreated", "Treated"))

# Put the covariate data into 'points' format
pointpattern <- ppx(data = data.frame(data_train[, c("Z1", "Z2", "Z3")], "Treatment" = treatment), coord.type = c("s", "s", "s", "m"))

# Find the nearest neighbour of each type
dists <- nndist(X = pointpattern, by = marks(pointpattern))

#生成治疗指标因子
治疗本例中使用的函数
nndist.ppx
无法识别参数
by

这是关于
R
中的“类和方法”。函数
nndist
是通用的；在类为“ppx”

的对象上调用

nndist

时，系统调用函数

nndist.ppx

，该函数是该类的“方法”

您可以通过查看其帮助文件来检查

nndist.ppx

的功能；它不支持的参数

还有其他的
nndist
方法可以通过

识别参数

，例如
nndist.ppp
，我猜您正在查看相关文档

我们将在
spatstat
中更新代码，以便
nndist.ppx
也可以使用此功能

同时，您可以使用函数
nncross.ppx
查找从一组点到另一组点的最近距离。以下是如何获得您想要的结果：

Y <- split(pointpattern) # divide into groups
m <- length(Y) # number of groups
n <- npoints(pointpattern)
result <- matrix(, n, m) # final results will go here
partresults <- list() # collect results for each group here
for(i in 1:m) {
  Yi <- Y[[i]]
  ni <- npoints(Yi)
  a <- matrix(, ni, m)
  a[,i] <- nndist(Yi)
  for(j in (1:m)[-i]) 
     a[,j] <- nncross(Yi, Y[[j]], what="d")
  partresults[[i]] <- a
}
split(result, marks(pointpattern)) <- partresults

Y更新：
nndist（X，by）
现在适用于
ppx
对象，在
spatstat
的开发版本中（版本1.63-3.037及更高版本）