※ 引述《pk790127 (<>)》之铭言：
: [问题类型]:
: [软件熟悉度]:
: 使用者(已经有用R 做过不少作品)
: 算是有学了一阵子,但感觉程式逻辑还是很差
: [问题叙述]:
: [关键字]: dtw , 距离矩阵 ,两两比较
: 以上 就是我的问题叙述,不晓得有没有表达清楚
: 基本上就是多层循环太慢了,我也正在尝试使用lapply家族进行运算
: 谢谢~~
回应自己的问题,板友提出我的问题瓶颈不在于矩阵填值的部份,在于我修改的算法上
实际上,我修改了dtw套件当中的dtw的函式,把权重的概念加进去
我测试了同笔资料用于原始dtw函式与我修改后的dtw(kai_dtw)函式去做运算时间的比较
果真...差了6秒多,问题在于我修改的函式!! (非常感谢两位版友)
dtw的程式码如下,我尽截录我修改的部份,只有增加一个矩阵并做相乘
lm <- NULL
if (is.null(y)) {
if (!is.matrix(x))
stop("Single argument requires a global cost matrix")
lm <- x
}
else if (is.character(dist.method)) {
x <- as.matrix(x)
y <- as.matrix(y)
lm <- proxy::dist(x, y, method = dist.method) #lm x,y 距离矩阵
lm.v<- as.vector(lm) #转成vector#
weight<-vector() #weight function#
for(i in lm.v){
tmp<-logisticWeight(i,median(lm.v),g)
weight<-c(weight,tmp)
}
lm.v_weight <- lm.v*weight #相乘#
lm<-matrix(lm.v_weight ,length(x),length(y)) #转回矩阵#
}
else if (is.function(dist.method)) {
stop("Unimplemented")
}
.
.
.
红色表示我新增的部份,原始程式码下面还有很多,但我直接省略
在原始function中填入x与y目的是要计算距离矩阵lm
我先将它转成vector的形式,并且利用logisticWeight函式(自己写的公式)
并搭配for循环逐一的给予Weight(vector的形式),再将lm.v与weight相乘
最后再转成适当大小矩阵。
简单来说,原先是矩阵,我运算完(乘上weight)后转回矩阵,让它做DTW的运算
logisticWeight函式内容,仅是一般的S形函数
logisticWeight <- function(i,mc,g){
1 / (1 + exp(-g * (i - mc )))
}
我想我应该要优化它赋与权重与相乘的动作,才能达到我降低运算时间的需求
谢谢~
小试了一下,将for loop改成用apply家族,大大改善运算效率
(应该没有错吧!?)
weight<-vector() #weight function#
for(i in lm.v){
tmp<-logisticWeight(i,median(lm.v),0.05)
weight<-c(weight,tm)
}
改成
tmp<-sapply(1,function(x){logisticWeight(lm.v,median(lm.v),0.05)})
weight<- as.vector(tmp)