Come calcolare la distanza di hamming in r (con esempi)

La distanza di Hamming tra due vettori è semplicemente la somma degli elementi corrispondenti che differiscono tra i vettori.

Supponiamo ad esempio di avere i seguenti due vettori:

 x = [1, 2, 3, 4]

y = [1, 2, 5, 7]

La distanza di Hamming tra i due vettori sarebbe 2 , poiché questo è il numero totale di elementi corrispondenti che hanno valori diversi.

Per calcolare la distanza di Hamming tra due vettori in R, possiamo usare la seguente sintassi:

 sum(x != y)

Questo tutorial fornisce diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione.

Esempio 1: Distanza di Hamming tra vettori binari

Il codice seguente mostra come calcolare la distanza di Hamming tra due vettori contenenti ciascuno solo due possibili valori:

 #createvectors
x <- c(0, 0, 1, 1, 1)
y <- c(0, 1, 1, 1, 0)

#find Hamming distance between vectors
sum(x != y)

[1] 2

La distanza di Hamming tra i due vettori è 2 .

Esempio 2: Distanza di Hamming tra vettori digitali

Il codice seguente mostra come calcolare la distanza di Hamming tra due vettori contenenti ciascuno diversi valori numerici:

 #createvectors
x <- c(7, 12, 14, 19, 22)
y <- c(7, 12, 16, 26, 27)

#find Hamming distance between vectors
sum(x != y)

[1] 3

La distanza di Hamming tra i due vettori è 3 .

Esempio 3: Distanza di Hamming tra vettori stringa

Il codice seguente mostra come calcolare la distanza di Hamming tra due vettori contenenti ciascuno diversi valori di carattere:

 #createvectors
x <- c('a', 'b', 'c', 'd')
y <- c('a', 'b', 'c', 'r')

#find Hamming distance between vectors
sum(x != y)

[1] 3

La distanza di Hamming tra i due vettori è 1 .

Risorse addizionali

Come calcolare la distanza euclidea in R
Come calcolare la distanza da Manhattan in R
Come calcolare la distanza di Minkowski in R
Come calcolare la distanza di Mahalanobis in R