이것은 세 개의 중첩 for루프 가있는 R 스크립트입니다 . 2000 라운드 중 1 라운드를 완료하는 데 2 분 이상 걸립니다 for. 속도를 높이는 방법?
col<-NULL
row<-NULL
rep<-ncol(dat)-2
dist<-NULL
c1=3
for (i in 1:rep){
c2=3
for(j in 1:rep){
r=1
for (k in 1:nrow(dat)){
p<-(dat[r,c1]-dat[r,c2])^2
row<-rbind(row, p)
r=r+1
}
row<-sqrt(sum(row))
row1<-(1/(2*length(unique(dat[,1]))))*row
col<-cbind(col, row1)
c2=c2+1
row<-NULL
}
dist<-rbind(dist,col)
col<-NULL
c1=c1+1
}
편집하다:
> head(dat)
mark alle G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G23 G24
1 M1 228 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.0 0.5 0 0
2 M1 234 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0.5 1 1
3 M1 232 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0 0.0 0 0
4 M1 240 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0 0.0 0 0
5 M1 230 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0.0 0 0
6 M1 238 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0 0.0 0 0
나는 모르는 수정 로저스 유전 거리를 하지만 유클리드 거리를 곱한 것 같습니다 1/(2*length(unique(dat$mark))):
f <- 1/(2*length(unique(dat$mark)))
d <- f*dist(t(dat[, -c(1, 2)]), method="euclidean")
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몇 마디 만하겠습니다