您能否充分说明使用distm函数或distVincentyEllipsoid函数计算R中测地坐标的距离有何不同？
我注意到使用distm进行此计算会花费更长的时间。您能否超越差异向我解释，为什么会发生？
谢谢！
接着上一个问题，Distance calculation optimization in R
速度与返回的对象有关，不一定与距离计算之间的差异有关（我不确定distm()函数将其用作默认的大圆计算）。确实geosphere::文档在这里：https://cran.r-project.org/web/packages/geosphere/geosphere.pdf建议distVincentyEllipsoid()计算“非常准确”，但比其他大圈方法“计算强度更高”，尽管这会使您怀疑计算速度较慢，这是因为我的方式在我的答案中构造了代码，以返回每行之间的距离矢量（而不是每个点之间的距离矩阵）。
相反，原始代码中的distm()计算将返回每个点之间包含多个向量的矩阵。对于您的问题，只要订购数据就没有必要，这就是我这样做的原因。此外，也不需要使用层次聚类将基于这些距离的点聚类为3个（您定义的数量）聚类，因为我们可以使用距离值的百分位数来执行相同的操作。再次，速度优势涉及在单个矢量而不是矩阵上计算聚类。
[请注意，我是具有会计/财务背景的数据分析师，无论如何都不是GIS专家。话虽如此，我对distVincentyEllipsoid()函数的使用来自于我的一般理解，即这返回了一个很大的圆距距离作为矢量（相对于矩阵）的相当准确的估计。此外，过去曾使用此方法来优化用于定价的物流操作，我可以证明这些计算已在市场上经过测试并被认为是可靠的事实。