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我願做PCA上的數據幀是在長型:PCA R中長型
時間1 ID1 DATA11
時間1 ID2數據12
時間2 ID1 data21
等等
有沒有一種簡單的方法來做到這一點或是標準的方式到reshape
它然後做princomp
。我的數據集非常大,大約有40,000次和4,000個ID。
我願做PCA上的數據幀是在長型:PCA R中長型
時間1 ID1 DATA11
時間1 ID2數據12
時間2 ID1 data21
等等
有沒有一種簡單的方法來做到這一點或是標準的方式到reshape
它然後做princomp
。我的數據集非常大,大約有40,000次和4,000個ID。
對於這樣一個簡單的整形,我認爲你需要的是
m <- matrix(mydata[,3],nrow=ntimes,byrow=TRUE)
princomp(m)
這應該給你一個ntimes
通過nIDs
矩陣一起玩。它會(可能很多)比reshape
更快。
偉大的建議 - 謝謝!我會給你一個鏡頭,但似乎它會工作。 – Alex
更快,但也更危險。 – hadley
夠公平的。雖然(print(object.size(seq(1.6e8)),units =「Mb」)'[[或者我可以將4個字節乘以1.6e8!],所得到的矩陣將是610 Mb!] OP可能需要全部他們可以得到的速度,我將運行一些基準測試,但我不能在我的筆記本電腦上輕鬆創建這樣一個大對象。 –