计算数据帧的每一行与另一个数据帧中的所有其他行之间的欧氏距离

我需要生成一个数据帧，该数据帧的每一行与另一个数据帧的所有其他行之间具有最小欧几里德距离。我的两个数据帧都很大（大约 40,000 行）。这是我到目前为止可以解决的问题。

x<-matrix(c(3,6,3,4,8),nrow=5,ncol=7,byrow = TRUE)     
y<-matrix(c(1,4,4,1,9),nrow=5,ncol=7,byrow = TRUE)


sed.dist<-numeric(5)
for (i in 1:(length(sed.dist))) {
sed.dist[i]<-(sqrt(sum((y[i,1:7] - x[i,1:7])^2)))
}

但这仅在 i=j 时有效。我本质上需要的是通过逐行循环来找到最小欧几里德距离（ y[1,1:7]，然后 y[2,1:7] 等等直到 i= 5 ）的“y”数据帧与“x”数据帧的所有行（x[i,1:7]）。每次执行此操作时，我需要它找到每次计算的最小欧几里德距离y 数据帧的第 i 行和 x 数据帧的所有行并将其存储在另一个数据帧中。

尝试这个：

apply(y,1,function(y) min(apply(x,1,function(x,y)dist(rbind(x,y)),y)))
# [1] 5.196152 5.385165 4.898979 4.898979 5.385165

从内到外，我们将一行 x 绑定到一行 y，并使用以下公式计算它们之间的距离：dist(...)函数（用 C 语言编写）。我们对给定的 y 行和 x 的每一行依次执行此操作，使用内部apply(...)，然后求结果的最小值。然后我们在外部调用中对 y 的每一行执行此操作apply(...).