从R中的距离矩阵求每个索引的最短平均距离

我正在为第三年的课程建立一个空间R实验室，其中一项任务是确定一个特定的地点，该地点距离多个其他地点最近（即平均最短距离）

我有一个距离矩阵

dist\m

，我使用

gdistance:：costDistance

生成，它看起来像这样：

# Sample data
m <- matrix(c(2, 1, 8, 5,
              7, 6, 3, 4,
              9, 3, 2, 8,
              1, 3, 7, 4),
            nrow  = 4,
            ncol  = 4,
            byrow = TRUE)

# Sample distance matrix
dist_m <- dist(m)

# Convert distance matrix to matrix
m = as.matrix(dist_m)

# Set diagonals and upper triangle to NA
m[upper.tri(m)] = NA
m[m == 0] = NA

# Calculate mean for index
mean(c(m[4,], m[,4]), na.rm = TRUE)

所需输出：从该距离，我希望能够识别具有最低平均距离的索引值（

1

、

2

、

3

或

4

）。在本例中，它将是索引

4

，其平均距离为

6.90

。理想情况下，我也希望返回平均距离（

6.90

）

我可以通过如下操作找到单个索引的平均距离：

# Sample data
m <- matrix(c(2, 1, 8, 5,
              7, 6, 3, 4,
              9, 3, 2, 8,
              1, 3, 7, 4),
            nrow  = 4,
            ncol  = 4,
            byrow = TRUE)

# Sample distance matrix
dist_m <- dist(m)

# Convert distance matrix to matrix
m = as.matrix(dist_m)

# Set diagonals and upper triangle to NA
m[upper.tri(m)] = NA
m[m == 0] = NA

# Calculate mean for index
mean(c(m[4,], m[,4]), na.rm = TRUE)

然而，理想情况下，我想要一个解决方案，要么直接用最小平均距离标识索引，而不是手动插入索引值（实际数据集将比这大得多）

因为这是一门大学课程，所以我希望任何解决方案都尽可能简单：对于在R方面没有什么经验的学生来说，循环和应用函数可能很难掌握。

尝试以下方法：

rMeans <- rowMeans(m, na.rm = T)
names(rMeans) <- NULL
which(rMeans == min(rMeans, na.rm = T))
# [1] 4

---

rMeans如果您想使用
tidyverse
这是一种方法：

as.matrix(dist_m) %>%
    as.tibble() %>%
    rownames_to_column(var = "start_node") %>%
    gather(end_node, dist, -start_node) %>% # go long
    filter(dist != 0) %>% # drop identity diagonal
    group_by(start_node) %>% # now summarise
    summarise(mean_dist = mean(dist)) %>%
    filter(mean_dist == min(mean_dist)) # chose minimum mean_dist

# A tibble: 1 x 2
  start_node mean_dist
       <chr>     <dbl>
1          4  6.900984

as.matrix（dist_m）%>%
as.tible（）%>%
行名称到列（var=“start\u节点”）%>%
聚集（结束节点，距离，-开始节点）%>%#继续
过滤器（距离！=0）%>%#删除标识对角线
分组依据（开始节点）%>%#现在汇总
总结（平均距离=平均距离））%>%
过滤器（平均距离==min（平均距离））#选择最小平均距离
#一个tibble:1x2
起始节点平均距离
1          4  6.900984

虽然有点长，但是管道可以很容易地看到每条线路上发生了什么，并且您可以获得很好的输出。
这太棒了；早些时候，我尝试的三列解决方案失败了，因为在熔化/聚集之前，我习惯性地去掉了上面的三角形；融化/收集整个基质非常有效，
tidyverse
非常适合这个实验室！