悪いスピードアップする必要があります私のゆっくりと動作するコードのループ

Question

簡体例（機能rbfがkernlabパッケージからである）でkernlabパッケージからrbfdotを使用してパフォーマンス：私はouter()を試してみた

install.packages('kernlab')  
library('kernlab') 

rbf <- rbfdot(sigma=1) 

test <- matrix(NaN,nrow=5,ncol=10) 
for (i in 1:5) { 
       for (j in 1:10) { test[i,j] <- rbf(i,j)} 
       } 

それrbf関数が必要な長さ（50）を返さないために機能しません。膨大な量のデータがあるので、このコードを高速化する必要があります。私はこれをスピードアップするためにベクトル化が聖杯になると読んだけど、どうやってそれを知るのか分からない。

私に正しい方向を教えてください。

Answer 1

rbfが実際rbfdotへの呼び出しからの戻り値である場合、これのほとんどは、チェック機能で構成され、そしてあなただけのスカラに渡しているときcrossprodが簡単になりますので、その後body(rbf)は、

{ 
    if (!is(x, "vector")) 
     stop("x must be a vector") 
    if (!is(y, "vector") && !is.null(y)) 
     stop("y must a vector") 
    if (is(x, "vector") && is.null(y)) { 
     return(1) 
    } 
    if (is(x, "vector") && is(y, "vector")) { 
     if (!length(x) == length(y)) 
      stop("number of dimension must be the same on both data points") 
     return(exp(sigma * (2 * crossprod(x, y) - crossprod(x) - 
      crossprod(y)))) 
    } 
} 

ようになります私は、（R-2.14.0以降が必要）関数が可能、さらに高速化のために

rbf <- function(x, y, sigma = 1) 
{ 
    exp(- sigma * (x - y)^2) 
} 

のように簡単に考えて、compilerパッケージを使用します。

次に、rbf_loop_cmp(m, n)のタイミングを以前のものと比較してください。

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簡略化の手順は、逆に分かりやすくなります。 expand(x - y)^2の場合はrbfの機能を除いたx^2 - 2 * x * y + y^2が得られます。

Answer 2

kernlab、 にそれは大きさ のためのカップル速くカーネル関数をループその後、夫婦でなければなりません）kernelMatrix（機能を使用します。

library(kernlab) 

rbf <- rbfdot(sigma=1) 

kernelMatrix(rbf, 1:5, 1:10)