※ 引述《pk790127 (<>)》之銘言： : [問題類型]: : [軟體熟悉度]: : 使用者(已經有用R 做過不少作品) : 算是有學了一陣子,但感覺程式邏輯還是很差 : [問題敘述]: : [關鍵字]: dtw , 距離矩陣 ,兩兩比較 : 以上 就是我的問題敘述,不曉得有沒有表達清楚 : 基本上就是多層迴圈太慢了,我也正在嘗試使用lapply家族進行運算 : 謝謝~~ 回應自己的問題,板友提出我的問題瓶頸不在於矩陣填值的部份,在於我修改的演算法上 實際上,我修改了dtw套件當中的dtw的函式,把權重的概念加進去 我測試了同筆資料用於原始dtw函式與我修改後的dtw(kai_dtw)函式去做運算時間的比較 果真...差了6秒多,問題在於我修改的函式!! (非常感謝兩位版友) dtw的程式碼如下,我儘截錄我修改的部份,只有增加一個矩陣並做相乘 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 距離矩陣 lm.v<- as.vector(lm) #轉成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)) #轉回矩陣# } else if (is.function(dist.method)) { stop("Unimplemented") } . . . 紅色表示我新增的部份,原始程式碼下面還有很多,但我直接省略 在原始function中填入x與y目的是要計算距離矩陣lm 我先將它轉成vector的形式,並且利用logisticWeight函式(自己寫的公式) 並搭配for迴圈逐一的給予Weight(vector的形式),再將lm.v與weight相乘 最後再轉成適當大小矩陣。 簡單來說,原先是矩陣,我運算完(乘上weight)後轉回矩陣,讓它做DTW的運算 logisticWeight函式內容,僅是一般的S形函數 logisticWeight <- function(i,mc,g){ 1 / (1 + exp(-g * (i - mc ))) } 我想我應該要優化它賦與權重與相乘的動作,才能達到我降低運算時間的需求 謝謝~ 小試了一下,將for loop改成用apply家族,大大改善運算效率 (應該沒有錯吧!?) 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) --

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