R语言怎么避免矩阵里面两个for循环的使用？

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比如说计算矩阵中每行之间的重叠率，得到一个相似性矩阵。
代码如下，用的是两个for循环，这个代码针对小数据量没问题，一旦到大数据量，计算速度就超级慢。
所以，请大牛给出利用apply家族函数解决办法？多谢！！！

H <- matrix(sample(c(0,1),30,replace = T), 5, 6)
Sim <- matrix(0, nrow(H), nrow(H))

for(i in 1:nrow(H)){
  for(j in 1:nrow(H)){
    if(rowSums(H)[i]!=0 | rowSums(H)[j]!=0){
      Sim[i,j] <- length(intersect(which(H[i,]>0), which(H[j,]>0)))/(rowSums(H)[i]+rowSums(H)[j])
    }
  }
}

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关键词：for循环 R语言 For apply 解决办法

理论上说apply使用方便，能让变得代码简洁。但本质上其实也是循环。
建议优化一下算法。比如把rowSums的结果存起来调用，避免反复计算；如果[i,j]和[j,i]是一样的话就不要算两次
另外这代码的意思是矩阵的每个元素都是0、1吗……但如果两行完全一样（含非0项）也只有0.5？

1楼已是正解，仅作补充

1. 当前代码中，每个 nrow(H)、rowSums(H)[i] 这样的写法都是一次数据结构遍历，应使用中间变量如 row.current <- nrow(H) 一次性赋值后代入循环，就楼主的算法而言，这个性能提升应该比较明显
2. 虽然楼主要求的是行相似性，但算法中体现的是具体某个单元的数据特征，换句话说，减少嵌套并不能本质上减少你循环的总次数

你这个问题可以用矩阵相乘来简化。一行代码就可以了：

H %*% t(H) / outer(rowSums(H), rowSums(H), "+")

不过，这种方法快是快，但很耗内存！

fdsasdfddsa 发表于 2018-10-1 12:09
理论上说apply使用方便，能让变得代码简洁。但本质上其实也是循环。
建议优化一下算法。比如把rowSums的结 ...

多谢，以后写代码需要先考虑清楚，这样就简洁很多！！！

爱思考大帝 发表于 2018-10-2 01:08
1楼已是正解，仅作补充

1. 当前代码中，每个 nrow(H)、rowSums(H) 这样的写法都是一次数据结构遍历，应使 ...

多谢！在这里学到一个经验，就是要简化代码！！！

cheetahfly 发表于 2018-10-2 11:16
你这个问题可以用矩阵相乘来简化。一行代码就可以了：

H %*% t(H) / outer(rowSums(H), rowSums(H), "+" ...

大牛，真的太神奇了！多谢，多谢！！！

cheetahfly 发表于 2018-10-2 11:16
你这个问题可以用矩阵相乘来简化。一行代码就可以了：

H %*% t(H) / outer(rowSums(H), rowSums(H), "+" ...

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