for (k in 1:p) { temp <- matrix(x[, k], ncol = 1) omega_CCM_main[ss, k] = myTestStat_CCM(x0 = temp, y0 = y) omega_MDDM_main[ss, k] = myTestStat_MDDM(x0 = temp, y0 = y) omega_DC_main[ss, k] = ((dcov(temp, y_j))^2) / sqrt((dcov(temp, temp))^2) omega_SIS_max[ss, k] = max(abs(cor(temp, y[, 1:q]))) omega_SIS_sum[ss, k] = sum(abs(cor(temp, y[, 1:q]))) temp1 = matrix(x[, k]^2, ncol = 1) temp2 = cbind(x[, k]^2, x[, k]) omega_CCM_interaction[ss, k] = myTestStat_CCM(x0 = temp1, y0 = y_square) omega_MDDM_interaction[ss, k] = myTestStat_MDDM(x0 = temp1, y0 = y_square) omega_DC_interaction[ss, k] = ((dcov(temp1, y_start))^2) / sqrt((dcov(temp1, temp1))^2) omega_CCM_interaction1[ss, k] = myTestStat_CCM(x0 = temp2, y0 = y_square) omega_MDDM_interaction1[ss, k] = myTestStat_MDDM(x0 = temp2, y0 = y_square) omega_DC_interaction1[ss, k] = ((dcov(temp2, y_start))^2) / sqrt((dcov(temp2, temp2))^2) } } 优化代码减少运行时间

时间: 2024-04-10 19:31:29 浏览: 94

高级分类器：支持向量机( SVM).rar_R svm_SVM_SVM.R

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，尤其在分类和回归问题上表现出色。它通过构建一个最大边界的决策超平面，将不同类别的数据点尽可能地分离开来。在本项目中，我们将利用R语言实现这一高级分类器。 R语言是一种广泛用于统计分析和图形绘制的编程环境，它拥有丰富的机器学习库，如e1071，该库包含了对SVM的支持。在R中实现SVM，首先需要安装并加载这个库。使用以下命令可以完成安装（如果尚未安装）和加载： ```R install.packages("e1071") library(e1071) ``` 在R中创建SVM模型，我们需要数据集，这通常包括特征和对应的类别标签。数据预处理是必要的，例如标准化或归一化，以确保不同特征在同一尺度上。假设我们有一个名为`data`的数据框，其中`target`列是分类标签，其他列是特征： ```R # 数据预处理 data$target <- as.factor(data$target) # 将目标变量转换为因子 data_scaled <- scale(data[, -ncol(data)]) # 除目标列外的所有列进行标准化 ``` 接下来，我们可以使用`svm()`函数训练SVM模型。选择合适的核函数（如线性、多项式、高斯RBF）对模型性能有很大影响。这里我们以RBF核为例： ```R model <- svm(target ~ ., data = data_scaled, kernel = "radial", cost = 10, gamma = 0.1) ``` 这里的`cost`参数控制误分类的成本，而`gamma`参数决定了RBF核的宽度，影响模型复杂度。这些参数可以通过交叉验证来优化。模型训练完成后，我们可以使用`predict()`函数对新数据进行预测： ```R new_data <- data.frame(new_features) # 新数据 new_data_scaled <- scale(new_data) # 对新数据进行标准化 predictions <- predict(model, new_data_scaled) ``` 为了评估模型的性能，我们可以使用训练集的一部分作为验证集，或者使用交叉验证。R中的`confusionMatrix()`函数可以帮助我们计算准确率、召回率等指标： ```R library(caret) set.seed(123) # 设置随机种子以确保结果可重复 trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- data_scaled[trainIndex,] test_data <- data_scaled[-trainIndex,] # 训练模型 svm_model <- svm(target ~ ., data = train_data, kernel = "radial") # 预测 predictions <- predict(svm_model, test_data) # 评估 confusionMatrix(predictions, test_data$target) ``` 此外，我们还可以使用`tune.svm()`函数进行参数调优，寻找最佳的`cost`和`gamma`组合： ```R tuned_params <- tune.svm(target ~ ., data = train_data, kernel = "radial", ranges = list(cost = c(1, 5, 10), gamma = c(0.01, 0.1, 1))) ``` 以上就是在R语言中实现支持向量机的基本步骤和注意事项。通过理解和实践这些概念，你将能够有效地应用SVM解决实际的分类问题。记住，选择正确的核函数、优化参数以及合适的模型复杂度是提升模型性能的关键。

为了优化代码并减少运行时间，你可以考虑以下几点： 1. 提前定义变量：在循环之前，将需要重复使用的变量提前定义好，避免在循环中重复创建对象。 2. 向量化运算：尽量使用向量化的操作，避免使用循环。例如，可以使用apply函数或者矩阵运算来替代循环。 3. 并行计算：如果你的电脑支持并行计算，可以考虑使用并行计算来加速代码运行。例如，使用foreach或者parallel包来进行并行计算。 4. 减少函数调用：尽量减少函数的调用次数，可以将重复调用的函数结果保存到变量中，避免重复计算。根据代码片段提供的信息，我无法详细了解函数和数据的具体内容。如果你能提供更多关于函数和数据的信息，我可以给出更具体的优化建议。

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rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 200 alp <- 2 lamb <- 1 set.seed(123) library(bootstrap) for(i in 1:k){ x <- rgamma(n,alp,lamb) } #####bootstrap##### B <- 2000 boot <-matrix(0,nrow=n,ncol=2) for (b in 1:B) { id <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) boot[b,] <- c(x[alp[id]], x[lamb[id]]) }报错

# 生成k*n的x矩阵和k*m的y矩阵，并计算样本均值 x <- matrix(rbinom(k*n, 1, p1),nrow = k,ncol = n) y <- matrix(rbinom(k*m, 1, p2),nrow = k,ncol = m) x_bar <- apply(x, 1, mean) y_bar <- apply(y, 1, mean)

jsd_matrix <- matrix(nrow = nrow(spots_true_composition), ncol = 1)

# Creating mtrices ---------------------------- A <- matrix(nrow=2,ncol=3); A x <- 1:12 matrix(x,3,4) matrix(x,3,4,byrow=T)

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# 生成kn的x矩阵和km的y矩阵，并计算样本均值 x <- matrix(rbinom(kn, 1, p1),nrow = k,ncol = n) y <- matrix(rbinom(km, 1, p2),nrow = k,ncol = m) x_bar <- apply(x, 1, mean) y_bar <- apply(y, 1, mean)