locmeasures2d(SpatialVx)
locmeasures2d()所属R语言包：SpatialVx
Binary Image Measures
二值图像的措施
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate some binary image measures between two fields.
计算两个领域之间的一些二进制图像措施。
用法----------Usage----------
locmeasures2d(object, which.stats = c("baddeley", "hausdorff", "ph", "mhd", "med", "msd", "fom"), distfun = "distmapfun", distfun.params = NULL, ...)
## S3 method for class 'locmeasures2d'
summary(object, ...)
参数----------Arguments----------
参数：object
list object returned from locmeasures2dPrep for locmeasures2d function, and a list object output from locmeasures2d for the summary method.
返回列表对象从locmeasures2dPreplocmeasures2d功能，并列出对象的输出locmeasures2d的总结方法。
参数：which.stats
character vector telling which measures should be calculated.
字符向量告诉哪些措施应计算。
参数：distfun
character naming a function to calculate the shortest distances between each point x in teh grid and the set of events. Default is the Euclidean distance metric. Must take x as an argument, which is the event field for which the distances are to be calculated. Must return a matrix of the same dimension as x.
字符命名一个函数来计算在格兰网格的每个点x的事件集之间的最短距离。默认值是欧几里德距离度量。必须采取x作为参数，这是事件现场的距离来计算的。必须返回为x具有相同维数的矩阵。
参数：distfun.params
list with named components giving any additional arguments to the distfun function.
的distfun函数的命名组件提供任何额外的参数列表。
参数：...
optional arguments to deltametric and distmap from package spatstat. Not used by the summary method here.
可选参数deltametric和distmap包spatstat。不使用由这里的简要方法。
Details
详细信息----------Details----------
It is useful to introduce some notation. Let d(x,A) be the shortest distance from a point x, from the entire grid, to a set A contained in the grid. Here, Euclidean distance is used for d(x,A), but note that some papers (e.g., Venugopal et al., 2005) use other distances, such as the taxi-cab distance.
介绍一些符号，它是有用的。让D（X，A）是一个点x的最短距离，从整个网格，一组A包含在网格中。在这里，欧氏距离为d（X，A），但需要注意的是一些文件（例如，Venugopal等人，2005）使用其他的距离，如计程车距离。
The Hausdorff distance between two sets A and B contained in the finite grid is given by max( max( d(x,A), x in B), max( d(x,B), x in A)), and can be re-written as H(A,B) = max( abs( d(x,A) - d(x,B))), where x is taken over all points in teh grid. Several of the distances here are modifications of the Hausdorff distance. The Baddeley metric, for example, is the Lp norm of abs( w(d(x,A)) - w(d(x,B))), where again x is taken from over the entire grid, and w is any concave continuous function that is strictly increasing at zero. Here, w(t) = min( t, c), where c is some constant given by the bdconst argument.
两个集合A和B包含在有限的电网之间的Hausdorff距离最大（max（D（X，A），X在B），最大（D（X，B），x在A）），并能重新写为H（A，B）= MAX（ABS（D（X，A） - D（X，B））），其中x是所有点，在格兰电网。这里的距离是修改的Hausdorff距离。巴德利的度量，例如，是Lp范数的abs（W（D（A）） - 瓦特（四（，B））），其中再次x被取自在整个电网，和w是任何连续函数是严格递增的零。在这里，W（T）= MIN（T，C），其中c是一个常数bdconst参数。
Calculates one or more of the following binary image measures:
计算一个或多个以下的二进制图象措施：
"baddeley" Baddeley delta metric (Baddeley, 1992a,b; Gilleland, 2011; Schwedler and Baldwin, 2011)
“巴德利”巴德利Delta度量（巴德利，1992年，B Gilleland，2011;施威德勒和Baldwin，2011）
"hausdorff" Hausdorff distance (Baddeley, 1992b; Schwedler and Baldwin, 2011)
“豪斯多夫”Hausdorff距离（巴德利，1992年b;施威德勒和Baldwin，2011）
"ph" Partial Hausdorff distance (Schwedler and Baldwin, 2011). See the help file for locperf.
“PH”部分Hausdorff距离（施威德勒和Baldwin，2011）。请参阅帮助文件locperf。
"mhd" Modified Hausdorff Distance (Schwedler and Baldwin, 2011). See the help file for locperf.
“MHD”改进的Hausdorff距离（施威德勒和Baldwin，2011）。请参阅帮助文件locperf。
"med" Mean Error Distance (Peli and Malah, 1982; Baddeley, 1992a). See the help file for locperf.
“中”平均误差距离（Peli与马拉，1982年巴德利，1992年）。请参阅帮助文件locperf。
"msd" Mean Square Error Distance (Peli and Malah, 1982; Baddeley, 1992a). See the help file for locperf.
“MSD”均方误差距离（Peli与马拉，1982年巴德利，1992年）。请参阅帮助文件locperf。
"fom" Pratt's Figure of Merit (Peli and Malah, 1982; Baddeley, 1992a, Eq (1)). See the help file for locperf.
“FOM”普拉特的品质因数（Peli和马拉，1982年巴德利，1992，（1）式）。请参阅帮助文件locperf。
These distances are summaries in and of themselves, so the summary method function simply displays the results in an easy to read manner.
这些距离是在和自己的总结，这样的总结方法函数只是简单地将结果显示在一个易于阅读的方式。
值----------Value----------
A list with at least one of the following components depending on the argument which.stats
与取决于的参数which.stats上以下组件中的至少一个的列表
参数：baddeley
p X q matrix giving the Baddeley delta metric for each desired value of p (rows) and each threshold (columns)
P×Q个矩阵，巴德利Delta度量每个所需的p值（行），每个阈值（列）
参数：hausdorff
numeric vector giving the Hausdorff distance for each threshold
数字矢量Hausdorff距离的每个阈值
参数：ph
k X q matrix giving the partial Hausdorff distance for each k-th largest value (rows) and each threshold (columns)
K X q矩阵的部分Hausdorff距离为每个k个最大值（行）和每个阈值（列）
参数：mhd
numeric vector giving the modified Hausdorff distance for each threshold.
数字矢量的每个阈值改进的Hausdorff距离。
参数：med
numeric vector giving the mean error distance.
数字矢量的平均误差距离。
参数：msd
numeric vector giving the mean square error distance.
数值向量的平均平方误差距离。
参数：fom
numeric vector giving Pratt's figure of merit.
数字矢量普拉特的数字的优点。
注意----------Note----------
Binary fields are determined by having values >= the thresholds.
是由二进制字段的值> =阈值。
（作者）----------Author(s)----------
Eric Gilleland
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
deltametric, distmap, locmeasures2dPrep
deltametric，distmap，locmeasures2dPrep
实例----------Examples----------
x <- y <- matrix(0, 10, 12)
x[2,3] <- 1
y[4,7] <- 1
hold <- locmeasures2dPrep("y", "x", thresholds=0.1, k=1, units="grid squares")
locmeasures2d( hold)
## Not run: [＃不运行：]
data( geom000)
data(geom001)
hold <- locmeasures2dPrep("geom001", "geom000", thresholds=c(0.1,50.1), k=c(4,0.975), alpha=c(0.1,0.9), units="in/100")
hold2 <- locmeasures2d( hold)
summary( hold2)
## End(Not run)[＃（不执行）]
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发表于 2012-9-30 12:57:02
