system.time(Sum.Vec<-t(rep(1,length(Test)))%*%Test) user system
时间: 2024-04-04 17:35:18 浏览: 25
这是一个向量化的方法,计算向量Test中所有元素的和,并使用system.time函数来测量其运行时间。其中,使用了矩阵乘法的方式,将长度为1的行向量和Test向量相乘,得到的结果就是Test向量中所有元素的和。这种方法相比于for循环的方法,计算速度更快,尤其是当向量较大时,性能优势更为明显。在这段代码中,Sum.Vec是一个变量,用于存储计算结果。user和system分别表示CPU用户时间和系统CPU时间。
相关问题
col_vec <- t(svm$coefs) %*% x[svm$index, ]
这是一段 R 代码,用于计算 SVM 模型的支持向量在数据集 x 上对应的列向量。其中,svm 是已经拟合好的 SVM 模型,svm$coefs 是该模型的系数,svm$index 是支持向量的索引。t(svm$coefs) %*% x[svm$index, ] 表示将 svm$coefs 转置后与 x[svm$index, ] 相乘,得到一个列向量。
simi13 = np.sum(vec1 * vec3) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec3))
simi13是通过计算向量vec1和vec3的余弦相似度得到的。余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似程度的方法。具体计算方法如下:
1. 首先,计算vec1和vec3的内积,即将两个向量对应位置的元素相乘,并将结果相加:simi13 = np.sum(vec1 * vec3)。
2. 然后,计算vec1和vec3的模长,即将每个向量的元素平方后相加,再取平方根:norm1 = np.linalg.norm(vec1),norm3 = np.linalg.norm(vec3)。
3. 最后,将内积除以模长的乘积,得到余弦相似度:simi13 = simi13 / (norm1 * norm3)。
余弦相似度的取值范围在-1到1之间,值越接近1表示两个向量越相似,值越接近-1表示两个向量越不相似。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)