R'deki bir vektörün Euclidean normu nasıl hesaplanır?

Question

norm'u denedim, ancak yanlış sonuç verdiğini düşünüyorum. (c(1, 2, 3) norm sqrt(1*1+2*2+3*3), ancak 6 döndürür ..

x1 <- 1:3 
norm(x1) 
# Error in norm(x1) : 'A' must be a numeric matrix 
norm(as.matrix(x1)) 
# [1] 6 
as.matrix(x1) 
#  [,1] 
# [1,] 1 
# [2,] 2 
# [3,] 3 
norm(as.matrix(x1)) 
# [1] 6 

kimse R bir vektör normunu hesaplamak için fonksiyon ne biliyor mu

Answer 1

Bu onlara kendini yazmaya önemsiz bir işlevdir:

norm_vec <- function(x) sqrt(sum(x^2)) 

Ayrıca olarak normunu bulabilirsiniz

Answer 2

:

Result<-sum(abs(x)^2)^(1/2) 

YA Hatta Ayrıca olarak deneyebilirsiniz:

Result<-sqrt(t(x)%*%x) 

İkisi aynı cevabı

Answer 3

norm(x, type = c("O", "I", "F", "M", "2")) 

varsayılan "O" olduğunu verecektir. "O", "o" veya "1" bir norm belirtir (maksimum mutlak sütun toplamı);

"F" veya "f" Frobenius normunu belirtir (x'in bir vektör olduğu gibi muamele edilen Euclidean normu); Sonuç Yani sqrt(1*1+2*2+3*3)

aynı

norm(as.matrix(x1),"o") 

sonuç 6'dır,

norm(as.matrix(x1),"f") 

norm(as.matrix(x1)) olarak, norm(as.matrix(x1),"f") cevaptır.

Answer 4

Matrisinizi cbind kullanarak sütun mengenesi olarak oluşturun, ardından norm işlevi bir argüman olarak Frobenius norm (Euclidean norm) ile iyi çalışır.

x1 < -cbind (1: 3)

normu (x1, "F")

[1] 3,741657

sqrt (1 x 1 + 2 * 2 + 3 * 3)

[1] 3,741657

Answer 5

norm(c(1,1), type="2")  # 1.414214 
norm(c(1, 1, 1), type="2") # 1.732051 

Answer 6

I'mma benzer adlı vektör/cross product ile R'ın crossprod karıştırmayın eşdeğer Ar ifadesi

norm_vec(x) <- function(x){sqrt(crossprod(x))} 

olarak da orada bu dışarı atmak. Bu isimlendirme, özellikle fizik/mekanik geçmişi olanlarda confusion neden olduğu bilinmektedir.

Answer 7

Verileriniz varsa.çerçeve veya bir data.table 'DT', ve her bir sıraya göre Euclidian normu (norm 2) hesaplamak isteyin, apply fonksiyonu kullanılabilir.

apply(X = DT, MARGIN = 1, FUN = norm, '2') 

Örnek:

>DT 

     accx  accy  accz 
1: 9.576807 -0.1629486 -0.2587167 
2: 9.576807 -0.1722938 -0.2681506 
3: 9.576807 -0.1634264 -0.2681506 
4: 9.576807 -0.1545590 -0.2681506 
5: 9.576807 -0.1621254 -0.2681506 
6: 9.576807 -0.1723825 -0.2682434 
7: 9.576807 -0.1723825 -0.2728810 
8: 9.576807 -0.1723825 -0.2775187 

> apply(X = DT, MARGIN = 1, FUN = norm, '2') 
[1] 9.581687 9.582109 9.581954 9.581807 9.581932 9.582114 9.582245 9.582378 

Answer 8

kimsenin yukarıda önerilen yöntemleri için sonuçlar profilleme çalıştı şaşırdım, bu yüzden yaptım. Bir liste oluşturmak için rastgele bir üniforma fonksiyonu kullanılır ve tekrarı (kriter zarfının tipi için basit bir arka) için bunu kullandım:

> uut <- lapply(1:100000, function(x) {runif(1000, min=-10^10, max=10^10)}) 
> norm_vec <- function(x) sqrt(sum(x^2)) 
> norm_vec2 <- function(x){sqrt(crossprod(x))} 
> 
> system.time(lapply(uut, norm_vec)) 
    user system elapsed 
    0.58 0.00 0.58 
> system.time(lapply(uut, norm_vec2)) 
    user system elapsed 
    0.35 0.00 0.34 
> system.time(lapply(uut, norm, type="2")) 
    user system elapsed 
    6.75 0.00 6.78 
> system.time(lapply(lapply(uut, as.matrix), norm)) 
    user system elapsed 
    2.70 0.00 2.73 

elle ardından Sqrt Güç alarak ve daha hızlı görünüyor olduğunu Gerçek değerler için en az norm numaralı yapı.

> norm 
function (x, type = c("O", "I", "F", "M", "2")) 
{ 
    if (identical("2", type)) { 
     svd(x, nu = 0L, nv = 0L)$d[1L] 
    } 
    else .Internal(La_dlange(x, type)) 
} 

ve SVD fonksiyonu dahili olarak bir matris içine vektör dönüştürür ve daha karmaşık şeyler yapar:

> svd 
function (x, nu = min(n, p), nv = min(n, p), LINPACK = FALSE) 
{ 
    x <- as.matrix(x) 
    ...