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ピアソン相関(ユーザー/アイテムの平均評価) を何度も計算しますが、現在のコードのパフォーマンスは非常に悪いです。

public double ComputeCorrelation(double[] x, double[] y, double[] meanX, double[] meanY)
        {
            if (x.Length != y.Length)
                throw new ArgumentException("values must be the same length");

            double sumNum = 0;
            double sumDenom = 0;
            double denomX = 0;
            double denomY = 0;

            for (int a = 0; a < x.Length; a++)
            {
                sumNum += (x[a] - meanX[a]) * (y[a] - meanY[a]);
                denomX += Math.Pow(x[a] - meanX[a], 2);
                denomY += Math.Pow(y[a] - meanY[a], 2);
            }

            var sqrtDenomX = Math.Sqrt(denomX);
            var sqrtDenomY = Math.Sqrt(denomY);

            if (sqrtDenomX == 0 || sqrtDenomY == 0) return 0;

            sumDenom = Math.Sqrt(denomX) * Math.Sqrt(denomY);

            var correlation = sumNum / sumDenom;

            return correlation;
        }

で標準のピアソン相関を使用してMathNet.Numericsいますが、これは標準の変更であり、使用することはできません。それをスピードアップする方法はありますか？時間の複雑さに関してどのように最適化できますか?

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3 に答える 3

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MSEの回答にいくつか追加します-変更Pow(x,2)はdiff*diff間違いなくやりたいことです。最も内側のループで不要な境界チェックを避けたい場合もあります。これは、C# でポインターを使用して行うことができます。

この方法で行うことができます：

    public unsafe double ComputeCorrelation(double[] x, double[] y, double[] meanX, double[] meanY)
    {
        if (x.Length != y.Length)
            throw new ArgumentException("values must be the same length");

        double sumNum = 0;
        double sumDenom = 0;
        double denomX = 0;
        double denomY = 0;
        double diffX;
        double diffY;

        int len = x.Length;

        fixed (double* xptr = &x[0], yptr = &y[0], meanXptr = &meanX[0], meanYptr = &meanY[0])
        {
            for (int a = 0; a < len; a++)
            {
                diffX = (xptr[a] - meanXptr[a]);
                diffY = (yptr[a] - meanYptr[a]);
                sumNum += diffX * diffY;
                denomX += diffX * diffX;
                denomY += diffY * diffY;
            }
        }

        var sqrtDenomX = Math.Sqrt(denomX);
        var sqrtDenomY = Math.Sqrt(denomY);

        if (sqrtDenomX == 0 || sqrtDenomY == 0) return 0;

        sumDenom = sqrtDenomX * sqrtDenomY;

        var correlation = sumNum / sumDenom;

        return correlation;
    }
于 2016-04-23T16:32:44.097 に答える
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あなたのコードで見られる唯一の可能な最適化は、次のコードにあります。それでもパフォーマンスを向上させたい場合は、SIMD ベクトル化を使用することをお勧めします。これにより、CPU の計算能力をフルに活用できます。

public double ComputeCorrelation(double[] x, double[] y, double[] meanX, double[] meanY)
    {
        if (x.Length != y.Length)
            throw new ArgumentException("values must be the same length");

        double sumNum = 0;
        double sumDenom = 0;
        double denomX = 0;
        double denomY = 0;
        double diffX;
        double diffY;

        for (int a = 0; a < x.Length; a++)
        {
            diffX = (x[a] - meanX[a]);
            diffY = (y[a] - meanY[a]);
            sumNum += diffX * diffY;
            denomX += diffX * diffX;
            denomY += diffY * diffY;
        }

        var sqrtDenomX = Math.Sqrt(denomX);
        var sqrtDenomY = Math.Sqrt(denomY);

        if (sqrtDenomX == 0 || sqrtDenomY == 0) return 0;

        sumDenom = sqrtDenomX * sqrtDenomY;

        var correlation = sumNum / sumDenom;

        return correlation;
    }
于 2016-04-21T21:23:38.767 に答える