【求助】各位朋友帮忙使用一个“向量化”的程序替换我的双 for 循环，谢谢

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x: 202 * 263 202行，263列

num.compd<-nrow(x); # number of compounds
diss.all<-0
for( i in 1:num.compd)
   for (j in 1:num.compd)
      if (i!=j) {
        S1<-sum(x[i,]*x[j,])
        S2<-sum(x[i,]^2)
        S3<-sum(x[j,]^2)
        sim2<-S1/(S2+S3-S1)
        diss2<-1-sim2
        diss.all<-diss.all+diss2}
这个程序计算速度太慢了，各位兄弟帮忙各个向量化的程序替换我的，谢谢！

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关键词：For 向量化 comp COM NUM 求助 求助 程序 程序 帮忙 帮忙 朋友 朋友 向量化 向量化

初步改进意见：

1. S1<-x[i,] %*% t(x[j,])
   
2. S2<-x[i,] %*% t(x[i,])
   
3. S3<-x[j,] %*% t(x[j,])

复制代码

此外楼主的程序有重复计算的问题，建议将实际的公式写出，而不是以程序代码形式

1. num.compd<-nrow(x)
   
2. diss.all<-0
   
3. s <- x %*% t(x)
   
4. for(i in 1:num.compd){
   
5.         s1 <- s[i, -i]
   
6.         s2 <- rep(s[i, i], num.compd - 1)
   
7.         s3 <- c(diag(s)[-i])
   
8.         sim2 <- s1/(s2 + s3 - s1)
   
9.         diss2 <- 1 - sim2
   
10.         diss.all <- diss.all + diss2
    
11.         print(diss.all)       
    
12. }

复制代码

可以尝试不用循环

3# shenbaiseshatan

my data.rar (132.41 KB)

2010-12-28 16:28:33 上传

这里是公式，还有数据，谢谢大家帮助，这个问题解决了，把X变成矩阵形式就快多了，数据框很慢。

x<-as.matrix(x)
xtx <- tcrossprod(x)
xtd <- diag(xtx)
xzz <- outer(xtd,xtd,'+')
zz  <- 1 - xtx/(xzz-xtx)
diss.all <- sum(zz)

这个很好。

谢谢 大家帮助啊，其实 我就是想求 Tanimoto coefficient.