※ 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)