[R-es] problema de tiempo de ejecución con una rutina dentro de un programa de R

[Carlos Santos]

jajajaja, perdón no te había entendido, lo siento

a ver, de esta forma y para que sea fácil, supongamos esta matriz,
evidentemente el problema lo tengo cuando esta matriz es muy grande claro.
G1
G2
G3
G4
G5
G6
G7
G8
G9
G10
El while lo puse porque quite el for que tenia al principio para no poner
muchos FOR anidados, por lo tanto el while va a ejecutar el FOR siguiente 7
veces

El FOR lo que hace es ejecutarse 9 veces la primera vez, y agrupa los
registros de G1 con cada uno de los otros grupos individualmente, calcula
el porcentaje de elementos de cada nuevo grupo respecto a una de las
variables del registro, por ejemplo supongamos que la variable tiene 2
valores, obtenemos un punto (X,Y) que representa el porcentaje de cada
valor que tiene la variable dentro de su nuevo grupo
Lo mismo para el resto de nuevos grupos, y se calcula la distancia euclidea
entre cada nuevo punto respecto de un punto predefinido.

a continuación se haría tomando G2 con el resto descendente, y así
sucesivamente hasta que el while ejecute en este ejemplo 7 veces = 10-3

Quizas asi este mas claro, Carlos





El mié, 22 sept 2021 a las 15:43, Carlos Ortega (<cof using qualityexcellence.es>)
escribió:

> Hola Carlos,
>
> Sí, si lo he entendido así.
>
> Lo que te propongo es que nos cuentes qué quieres hacer con esos dos
> bucles o un bucle y un while. Porque a lo mejor se puede plantear otra
> aproximación para actualizar cada elemento de la matriz.
>
> Gracias,
> Carlos.
>
> El mié, 22 sept 2021 a las 15:31, Carlos Santos (<
> carlossantos.csm using gmail.com>) escribió:
>
>> Gracias Carlos,
>>
>> Si, quizas no lo explique bien, lo fundamental y es donde se tarda mucho
>> tiempod e cpu, es el bucle FOR, que tiene que recorrer una matriz desde 1
>> hasta totcluy, entendiendo que la variable totclu puede ser por ejemplo
>> 10.000, lo que quiere decir que por cada fila tiene que realizar el calculo
>> que he puesto en el FOR que tampoco es demasiado pero logicamente tiene que
>> recorrer por ejemplo en este caso 10.000 columnas
>> A su vez el while tiene que hacerlo otras 10000 veces menos 3, lo que
>> significa que el tiempo empleado hasta completar cada fila de la matriz es
>> enorme
>>
>> no se si he podido explicarlo mejor, es por eso que entiendo que el bucle
>> FOR es muy costoso, y aunque he puesto un while bien podia ser un FOR
>> dentro de otro FOR, en donde el primero controla las filas y el segundo las
>> columnas, pero no se como hacer que el tiempo de cpu sea lo menor posible
>>
>> El mié, 22 sept 2021 a las 14:56, Carlos Ortega (<
>> cof using qualityexcellence.es>) escribió:
>>
>>> Hola,
>>>
>>> ¿Por qué no nos dices mejor el problema qué quieres resolver con tus
>>> datos/matriz/matrices inicial?
>>> Seguramente podamos ver una forma alternativa a utilizar un bucle...
>>>
>>> En cualquier caso, por si quieres ir viendo como correr ese bucle en
>>> paralelo..:
>>>
>>>    -
>>>    https://stackoverflow.com/questions/53054366/how-can-i-run-a-for-loop-in-parallel-in-r
>>>
>>> Saludos,
>>> Carlos Ortega
>>> www.qualityexcellence.es
>>>
>>> El mié, 22 sept 2021 a las 13:18, Carlos Santos (<
>>> carlossantos.csm using gmail.com>) escribió:
>>>
>>>> Hola a todos, familia de R
>>>>
>>>> Tengo un pequeño problema de tiempo de ejecución con una rutina, a ver
>>>> si
>>>> me pueden echar una mano y ayudarme si es posible, claro.
>>>>
>>>> La rutina es la siguiente:
>>>>
>>>> while(totclu != 3){
>>>>   matrizF <- matrix(0, nrow = 1, ncol = totclu)
>>>>   for (j in 1:totclu) {
>>>>     q1 <- c(which(data1$Clus.Multi.FAIRNESS == k2A$Var1[1]),
>>>>             which(data1$Clus.Multi.FAIRNESS == k2A$Var1[j]))
>>>>     q2 <- nrow(as.data.frame(c(which(data1$Clus.Multi.FAIRNESS ==
>>>> k2A$Var1[1]),
>>>>                                which(data1$Clus.Multi.FAIRNESS ==
>>>> k2A$Var1[j]))))
>>>>     observado <- table(data1$VarFC[q1])/q2
>>>>     matrizF[i] <- dist(rbind(observado,propuesto),method = "euclidean")
>>>>   }
>>>>   matrizF[1] <- 99
>>>>   min_observado <- which.min(matrizF)
>>>>   q4 <- which(data1$Clus.Multi.FAIRNESS == k2A$Var1[1])
>>>>   data1$Clus.Multi.FAIRNESS[q4] <-
>>>> as.character(k2A$Var1[min_observado])
>>>>   k2A$Freq[min_observado] <- k2A$Freq[min_observado] + k2A$Freq[1]
>>>>   k2A <- as.data.frame(table(as.character(data1$Clus.Multi.FAIRNESS)))
>>>> %>%
>>>> arrange(Freq)
>>>>   totclu=nrow(k2A)
>>>> }
>>>>
>>>> El problema fundamental es que la matriz que aparece como k2A es una
>>>> matriz
>>>> (nxn) lo que significa que puede ser muy grande, por ejemplo 1000x1000,
>>>> y
>>>> el tiempo que tarda es enorme y no veo como disminuir el tiempo de
>>>> ejecución del "for" que pienso que es lo mas duro.
>>>>
>>>> No se si se puede poner como procesamiento en paralelo en r, pero
>>>> tampoco
>>>> ser como ponerlo
>>>>
>>>> Si me pueden echar una mano, les estaré muy agradecido
>>>>
>>>> muchas gracias de antemano
>>>>
>>>> Carlos Santos
>>>>
>>>>         [[alternative HTML version deleted]]
>>>>
>>>> _______________________________________________
>>>> R-help-es mailing list
>>>> R-help-es using r-project.org
>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>
>>>
>>>
>>> --
>>> Saludos,
>>> Carlos Ortega
>>> www.qualityexcellence.es
>>>
>>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>

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