R中空间坐标2个不相等的数据帧的最优合并？

Question

我在这里需要一些帮助。我正在尝试合并2个数据帧(WIDE.2018 和 WIDE.2015)的列数和行数不同。对不起，我不能分享数据。两者都有类似的空间坐标的列数(lon 和 lat). 我试图通过最佳的唯一对来合并它们两个（例如 optimal)或通过 nearest 与 replace=F (我用一个比喻来形容 MatchIt 术语）。) 我只能处理一个 cbind 找到最接近的距离，但允许重复观测。

正如Geoffrey所提到的(thks!)，我正在寻找最佳的1:1匹配，使所有匹配的欧氏距离最小化，确保每个点在另一个data.frame中只有一个匹配(在较长的data.frame中有些点是不匹配的)。

library (geosphere)

D = distm(WIDE.2018[, c("lon","lat")], WIDE.2015[, c("lon","lat")])

m1<-cbind(WIDE.2018, WIDE.2015[apply(D, 1, which.min),])

先谢谢你了!

Answer 1

根据这个答案。

两组点之间的最佳匹配

我想你要找的是匈牙利算法。 这里有一个在R中的实现，它声称可以使用矩形矩阵（例如，不相等的样本大小）。

https:/rdrr.iocranRcppHungarianmanHungarianSolver.html。

我相信，所需矩阵中的权重将是点与点之间的距离。