En este tutorial, aprenderemos a calcular la distancia euclidiana y de Manhattan en R utilizando la función dist(). También abordaremos algunos ejemplos prácticos para comprender mejor el uso de esta función.
La función dist en R se usa para calcular la distancia euclidiana y de Manhattan. Se puede usar para calcular la distancia entre dos puntos, vectores o matrices. La sintaxis de la función es la siguiente:
dist(x, y, method = «euclidean», p = 2)
donde x y y son los dos objetos a comparar, method es el método de cálculo de distancia (por defecto es euclidiana), y p es el parámetro de la norma (por defecto es 2).
Ejemplos:
# Cálculo de la distancia euclidiana entre dos puntos
dist(c(1,2), c(4,6))
# Cálculo de la distancia de Manhattan entre dos vectores
dist(c(1,2,3), c(4,5,6), method = «manhattan»)
# Cálculo de la distancia euclidiana entre dos matrices
dist(matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow = 2), matrix(c(7,8,9,10,11,12), nrow = 2))
Calculando la distancia euclidiana y de Manhattan en R
La distancia euclidiana es la distancia «tradicional» que se aprende en matemáticas. Se trata de la distancia «en línea recta» entre dos puntos. En el espacio bidimensional, la distancia euclidiana entre los puntos (x1, y1) y (x2, y2) se calcula como:
La distancia de Manhattan es una medida de distancia más utilizada en inteligencia artificial. En lugar de medir la distancia en línea recta, se mide la distancia «en línea de metro». En otras palabras, la distancia de Manhattan es la suma de las distancias en línea horizontal y vertical entre dos puntos. En el espacio bidimensional, la distancia de Manhattan entre los puntos (x1, y1) y (x2, y2) se calcula como:
La distancia de Manhattan tiene la ventaja de ser más fácil de calcular, ya que solo requiere la suma de las distancias en línea horizontal y vertical, en lugar de la raíz cuadrada y la suma de las distancias en los dos ejes.
¿Qué parámetros necesito para utilizar correctamente la función dist en R para calcular la distancia euclidiana y de Manhattan?
La función dist en R se utiliza para calcular la distancia euclidiana y de Manhattan. Para utilizarla correctamente, necesitas especificar el número de filas y columnas que deseas utilizar, así como el vector de distancias.
¿Cómo aplicar la función dist en R para calcular otras distancias?
La función dist se utiliza en R para calcular la distancia euclidiana entre dos vectores. La distancia euclidiana es la distancia «usual» o «intuitiva» entre dos puntos en un espacio Euclidiano. Se trata de la longitud del segmento de recta que une ambos puntos. En otras palabras, es la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de las diferencias entre las coordenadas de los dos puntos.
La función dist en R es una función muy útil para calcular la distancia euclidiana y de Manhattan. En este artículo, se presentan 4 ejemplos de cómo usar esta función. En el primer ejemplo, se muestra cómo calcular la distancia euclidiana entre dos puntos. En el segundo ejemplo, se muestra cómo calcular la distancia de Manhattan entre dos puntos. En el tercer ejemplo, se muestra cómo calcular la distancia euclidiana entre múltiples puntos. En el cuarto y último ejemplo, se muestra cómo calcular la distancia de Manhattan entre múltiples puntos.
La función dist en R permite calcular la distancia euclidiana y de Manhattan. El cálculo de la distancia euclidiana es el más habitual y se realiza mediante el método de la pitágoras. La distancia de Manhattan, también llamada distancia de L1, se calcula sumando la diferencia absoluta de las coordenadas en cada dimensión.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
