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我正在尝试计算数据集的每个观测值之间的马氏距离dat，其中每一行是一个观测值，每一列是一个变量。这样的距离定义为：

公式

我写了一个函数来完成它，但我觉得它很慢。有没有更好的方法在 R 中计算这个？

生成一些数据来测试函数：

generateData <- function(nObs, nVar){
  library(MASS)
  mvrnorm(n=nObs, rep(0,nVar), diag(nVar))
  }

这是我到目前为止编写的函数。它们都有效，对于我的数据（800 个 obs 和 90 个变量），method = "forLoop"和method = "apply"分别需要大约 30 和 33 秒。

mhbd_calc2 <- function(dat, method) { #Method is either "forLoop" or "apply"
  dat <- as.matrix(na.omit(dat))
  nObs <- nrow(dat)
  mhbd <- matrix(nrow=nObs,ncol = nObs)
  cv_mat_inv = solve(var(dat))

  distMH = function(x){  #Mahalanobis distance function
    diff = dat[x[1],]-dat[x[2],]
    diff %*% cv_mat_inv %*% diff
  }

  if(method=="forLoop")
  {
    for (i in 1:nObs){
      for(j in 1:i){
        mhbd[i,j] <- distMH(c(i,j))
      }
    }
  }
  if(method=="apply")
  {
    mhbd[lower.tri(mhbd)] = apply(combn(nrow(dat),2),2, distMH)
  }
  result = sqrt(mhbd)
  colnames(result)=rownames(dat)
  rownames(result)=rownames(dat)
  return(as.dist(result))
}

注意：我尝试使用outer()，但速度更慢（60 秒）

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你需要一些数学知识。

  1. 对经验协方差进行 Cholesky 分解，然后标准化您的观察；
  2. 用于dist计算变换观测值的欧几里得距离。
dist.maha <- function (dat) {
  X <- as.matrix(na.omit(dat))  ## ensure a valid matrix
  V <- cov(X)  ## empirical covariance; positive definite
  L <- t(chol(V))  ## lower triangular factor
  stdX <- t(forwardsolve(L, t(X)))  ## standardization
  dist(stdX)  ## use `dist`
  }

例子

set.seed(0)
x <- matrix(rnorm(6 * 3), 6, 3)

dist.maha(x)
#         1        2        3        4        5
#2 2.362109                                    
#3 1.725084 1.495655                           
#4 2.959946 2.715641 2.690788                  
#5 3.044610 1.218184 1.531026 2.717390         
#6 2.740958 1.694767 2.877993 2.978265 2.794879

结果与你的一致mhbd_calc2。

于 2016-12-07T19:34:52.000 回答