循环加速计算的替代方法

我计算了p * p维度的n个矩阵列表（在下面的R脚本中名为listMat），其中每个矩阵是n个响应者中每个响应者的p个变量之间的距离矩阵。

我想计算一个名为normMat的n * n矩阵，每个元素对应于每个成对距离矩阵之间的差值的范数。例如：normMat [1,2]将是名为“diffMat”的矩阵的常态，其中diffMat是Matrix“listMat”列表的第一个距离矩阵和第二个距离矩阵之间的差值。

我写了下面的脚本，工作正常，但我想知道是否有一个更有效的方式来写它，以避免循环（使用例如lapply等），并使脚本执行更快。

# exemple of n = 3 distances matrix between p = 5 variables 
x <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5)) 
y <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5)) 
z <- abs(matrix(rnorm(1:25),5,5)) 

listMat <- list(x, y, z) 
normMat <- matrix(NA,n,n) 

for (numRow in 1:n){ 
    for (numCol in 1:n){ 
    diffMat <- listMat[[numRow]] - listMat[[numCol]] 
    normMat[numRow, numCol] <- norm(diffMat, type="F") 
    } 
}

感谢您的帮助。

来源

2013-12-10 user3086949

尝试：

normMat <- function(x, y) { 
    norm(x-y, type="F") 
} 

sapply(listMat, function(x) sapply(listMat, function(y) normMat(x,y)))

来源

2013-12-10 14:32:32 TWL

循环加速计算的替代方法

回答

相关问题