在r中向量和矩阵之间转换相关性的最快方法是什么？

Question

我试图找到一种快速的方法来计算值向量和矩阵之间的相关性。 转置数据后，我有一个具有200行和40万观察值的数据框。 我需要在每列和每隔一列之间找到cor。

我的代码在下面，但是太慢了。 任何人都可以提出更快的方法。

for(i in 1:400000){
      x=cor(trainDataNew[,i],trainDataNew[,-i])
}

您不需要我的数据即可执行此操作。 您可以创建如下所示的随机数据。

norm1 <- rnorm(1000)
norm2 <- rnorm(1000)
norm3 <- rnorm(1000)
as.data.frame(cbind(norm1,norm2,norm3))

Answer 1

怎么了

cc <- cor(trainDataNew)

？

如果您只想要下部三角形，则可以使用

cc2 <- cc[lower.tri(cc,diag=FALSE)]

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这篇博客文章声称在大约一分钟内完成了一个类似大小（略小）的问题。 他们的方法在HiClimR::fastCor 。

library(HiClimR)
system.time(cc <- fastCor(dd, nSplit = 10, 
        upperTri = TRUE, verbose = TRUE,
        optBLAS=TRUE))

我还没有开始工作（请保持内存不足），但是您可能会遇到更好的运气。 您还应该考虑将R链接到优化的BLAS，例如， 在此处参阅MacOS。

此处有人报告了并行化版本（代码在此处 ，以及一些分叉的版本）