Question

假设我有一个20 X 5矩阵，我想选择矩阵的子集并用它们做一些计算。进一步假设每个子矩阵是7 X 5.我当然可以做

ncomb <- combn(20, 7)

它给了我7个行索引的所有可能组合，我可以用它们来获得子矩阵。但是使用20×5的小型矩阵，已经有77520种可能的组合。所以我想随机抽取一些组合，例如5000个组合。

一种可能性如下：

ncomb <- combn(20, 7)
ncombsub <- ncomb[, sample(77520, 5000)]

换句话说，我获得了所有可能的组合，然后随机选择了5000种组合。但是我想如果我有一个更大的矩阵 - 例如100 X 7，那么计算所有可能的组合会有问题。

所以我想知道如果没有先获得所有可能的组合，是否有办法获得组合的子集。

Answer 1

你的方法：

op <- function(){
    ncomb <- combn(20, 7)
    ncombsub <- ncomb[, sample(choose(20,7), 5000)]
    return(ncombsub)
}

一种不同的策略，只需从原始矩阵中抽取七行5000次（用新样本替换任何重复样本，直到找到5000个唯一行组合）：

me <- function(){
  rowsample <- replicate(5000,sort(sample(1:20,7,FALSE)),simplify=FALSE)
  while(length(unique(rowsample))<5000){
     rowsample <- unique(rowsample)
     rowsample <- c(rowsample,
                    replicate(5000-length(rowsample),
                              sort(sample(1:20,7,FALSE)),simplify=FALSE))
  }
  return(do.call(cbind,rowsample))
}

这应该更有效率，因为它可以防止您必须首先计算所有组合，这将随着矩阵变大而变得昂贵。

然而，一些基准测试显示事实并非如此。至少在这个矩阵上：

library(microbenchmark)
microbenchmark(op(),me())

Unit: milliseconds
 expr      min       lq   median      uq      max neval
 op() 184.5998 201.9861 206.3408 241.430 299.9245   100
 me() 411.7213 422.9740 429.4767 474.047 490.3177   100

Answer 2

我最终通过修改combn()来执行@Roland建议的操作，并对代码进行字节编译：

combn_sub <- function (x, m, nset = 5000, seed=123, simplify = TRUE, ...) {
    stopifnot(length(m) == 1L)
    if (m < 0) 
        stop("m < 0", domain = NA)
    if (is.numeric(x) && length(x) == 1L && x > 0 && trunc(x) == 
        x) 
        x <- seq_len(x)
    n <- length(x)
    if (n < m) 
        stop("n < m", domain = NA)
    m <- as.integer(m)
    e <- 0
    h <- m
    a <- seq_len(m)
    len.r <- length(r <-  x[a] )
    count <- as.integer(round(choose(n, m)))
    if( count < nset ) nset <- count
    dim.use <- c(m, nset)       

    ##-----MOD 1: Change the output matrix size--------------
    out <- matrix(r, nrow = len.r, ncol = nset) 

    if (m > 0) {
        i <- 2L
        nmmp1 <- n - m + 1L

        ##----MOD 2: Select a subset of indices
        set.seed(seed)
        samp <- sort(c(1, sample( 2:count, nset - 1 )))  

        ##----MOD 3: Start a counter.
        counter <- 2L    

        while (a[1L] != nmmp1 ) {
            if (e < n - h) {
                h <- 1L
                e <- a[m]
                j <- 1L
            }
            else {
                e <- a[m - h]
                h <- h + 1L
                j <- 1L:h
            }
            a[m - h + j] <- e + j

            #-----MOD 4: Whenever the counter matches an index in samp, 
            #a combination of row indices is produced and stored in the matrix `out`
            if(samp[i] == counter){ 
                out[, i] <- x[a]
                if( i == nset ) break
                i <- i + 1L
            }
            #-----Increase the counter by 1 for each iteration of the while-loop
            counter <- counter + 1L
        }
    }
    array(out, dim.use)
}

library("compiler")
comb_sub <- cmpfun(comb_sub)

选择组合的子集

2 个答案: