R语言 Rtreemix包 distances()函数中文帮助文档(中英文对照)

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distances(Rtreemix)
distances()所属R语言包：Rtreemix

                                        Different distances between two given vectors
                                         两个给定的向量之间的不同距离

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions are used for calculating different distances between two given vectors. Thus, L1.dist calculates the L1 distance, cosin.dist calculates the cosine distance, euclidian.dist computes the Euclidian distance, and rank.cor.dist computes the rank correlation distance. The vectors have to have same length. When using rank.cor.dist the vectors have to have length larger than 4.
这些函数用于计算两个给定的向量之间的距离不同。因此，L1.dist计算L1距离，cosin.dist计算余弦距离，euclidian.dist计算欧氏距离，rank.cor.dist计算排名相关距离。向量必须有相同的长度。当使用rank.cor.dist向量必须有长度大于4。


用法----------Usage----------


L1.dist(p, q)
cosin.dist(p, q)
euclidian.dist(x, y)
rank.cor.dist(x, y)



参数----------Arguments----------

参数：p
A numeric vector specifying the first component for the distance calculation. It has to have the same length as q.
一个numeric向量指定的距离计算的第一个组件。它必须具有相同的长度为q。


参数：q
A numeric vector specifying the second component for the distance calculation.  
一个numeric向量指定的距离计算的第二个组成部分。


参数：x
Same as p.  
相同p。


参数：y
Same as q.
相同q。


值----------Value----------

The functions return the distance between the two given vectors.
该函数返回两个向量之间的距离。


作者（S）----------Author(s)----------


Jasmina Bogojeska



参见----------See Also----------

kullback.leibler, L2.norm, stability.sim
kullback.leibler，L2.norm，stability.sim


举例----------Examples----------


## Define two numeric vectors with equal lengths (> 4).[＃定义两个数值向量长度相等（4）。]
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(5, 6, 7, 8, 9)

## Calculate the L1 distance between the vectors x and y[＃计算向量x和y之间的L1距离]
L1.dist(x, y)

## Calculate the Euclidian distance between the vectors x and y[＃计算向量x和y之间的欧氏距离]
euclidian.dist(x, y)

## Calculate the cosine distance between the vectors x and y[＃计算余弦向量x和y之间的距离。]
cosin.dist(x, y)

## Calculate the rank-correlation distance between the vectors x and y[＃计算相关距离向量x和y之间的排名]
rank.cor.dist(x, y)


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