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这是一个优化问题，我希望您有创意的 SO 用户可能有答案。

我有一个大矩阵（500 万 x 2），有两个值：时间和类型。从本质上讲，每个“类型”都是它自己的时间序列——下面的数据代表三个不同的时间序列（一个用于 A，一个用于 B，一个用于 C）。有 2000 种不同的“类型”。

mat
     time type
[1,]  50   A
[2,]  50   A
[3,]  12   B
[4,]  24   B
[5,]  80   B
[6,]  92   B
[7,]  43   C
[8,]  69   C

我找到这些 2000 个时间序列之间相关性的最有效方法是什么？我目前正在生成一个矩阵，其中每次可能发生事件的时间都有不同的 bin，并且我用在该时间段内发生的每种“类型”事件的数量填充该矩阵。填充该矩阵后，我遍历每对“类型”并找到相关性。这是非常低效的（约 5 小时）。

如果有办法在R 的函数中实现一个by='type'特性，我的整个问题就可以解决了吗？cor

感谢您的任何见解。

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你可以试试这样的

set.seed(1)
df <- 
data.frame(time = rnorm(15), type = rep(c("a", "b", "c"), each = 5))

cor(do.call(cbind, split(df$time, df$type)))
         a        b        c
a  1.00000  0.27890 -0.61497
b  0.27890  1.00000 -0.78641
c -0.61497 -0.78641  1.00000

这种方法假设每种类型的观察数量是平衡的。

现在，我们可以用 500 万行和 2000 种不同类型进行真正的测试

set.seed(1)
df <- data.frame(time = rnorm(5e6), type = sample(rep(1:2000, each = 2500)))
system.time(cor(do.call(cbind, split(df$time, df$type))))
##  user  system elapsed 
## 6.387   0.000   6.391
于 2013-07-17T16:30:45.587 回答