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さまざまなファイルから大量のcsvデータを読み取るためのRスクリプトがあり、分類のためにsvmなどの機械学習タスクを実行します。 Rのサーバー上で複数のコアを使用するためのライブラリはありますか。 それ を実現するのに最適な方法は何ですか？

28 r  parallel-computing  multicore 

主成分分析（PCA）を実行した後、新しいベクトルをPCA空間に投影します（つまり、PCA座標系で座標を見つけます）。 を使用してR言語でPCAを計算しましたprcomp。これで、ベクトルにPCA回転行列を掛けることができるはずです。このマトリックスの主成分を行または列に配置する必要がありますか？

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このフォーラムの誰がマルチコア、snowパッケージ、またはCUDAで"> Rを使用しているので、ワークステーションCPUよりも多くの電力を必要とする高度な計算のために、これらのスクリプトを計算するのはどのハードウェアですか？データセンターへのアクセスはどこですか？ これらの質問の背景は次のとおりです。現在、私は修士号を書いています。Rとハイパフォーマンスコンピューティングに関する論文であり、実際にRを使用しているユーザーについての強力な知識が必要です。2008年にはRのユーザー数は100万人でしたが、このトピックで見つけられるユーザー統計は多かれ少なかれです。答えます！ 心からハインリッヒ

16 r  mathematical-statistics  computing  parallel-computing 

Rでプログラミングするとき、マルチコアパッケージを数回使用しました。しかし、私はそれが乱数をどのように処理するかについてのステートメントを見たことはありません。CでopenMPを使用するときは、適切な並列RNGを使用するように注意しますが、Rでは、理にかなったことが起こると想定しています。誰でも賢明なことが起こることを確認できますか？ 例 ドキュメントから、私たちは持っています x <- foreach(icount(1000), .combine = "+") %do% rnorm(4) rnorm`s はどのように生成されますか？

15 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

私はデータセットに取り組んでいます。いくつかのモデル識別手法を使用した後、私はARIMA（0,2,1）モデルを思いつきました。 R detectIOのパッケージの関数を使用して、元のデータセットの48回目の観測で革新的な外れ値（IO）TSAを検出しました。 この外れ値をモデルに組み込んで、予測に使用するにはどうすればよいですか？Rではそれから予測を行うことができない可能性があるため、ARIMAXモデルを使用したくありません。これを行う方法は他にありますか？ これが私の値です。 VALUE <- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 9.6 9.8 10.0 9.9 9.9 9.8 9.8 9.9 9.9 9.6 9.4 …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

更新：キャレットはforeach内部的に使用するようになったため、この質問はもはや関連性がありません。の動作する並列バックエンドを登録できる場合foreach、キャレットはそれを使用します。 私はR のキャレットパッケージを持っていて、train関数を使用してモデルを交差検証することに興味があります。ただし、速度を上げたいので、キャレットは並列処理をサポートしているようです。Windowsマシンでこの機能にアクセスする最良の方法は何ですか？doSMPパッケージを持っていますが、foreach関数を関数に変換する方法がわからないlapplyので、関数に渡すことができtrainます。 trainドキュメントから、私がやりたいことの例を以下に示します。これはまさに私がやりたいことですが、doSMPパッケージではなくパッケージを使用していdoMPIます。 ## A function to emulate lapply in parallel mpiCalcs <- function(X, FUN, ...) } theDots <- list(...) parLapply(theDots$cl, X, FUN) { library(snow) cl <- makeCluster(5, "MPI") ## 50 bootstrap models distributed across 5 workers mpiControl <- trainControl(workers = 5, number = 50, computeFunction = mpiCalcs, computeArgs …

10 r  parallel-computing 

Rとコンピューターのクラスターでシミュレーションを実行していますが、次の問題があります。私が実行する各Xコンピューターで： fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) 32台のコンピューターがあり、それぞれに16コアがあります。ただし、乱数の約2％は同一です。これを回避するためにどのような戦略を採用しますか？ レイテンシを設定することで、fxT2のこの問題を回避できました（つまり、各ジョブが各Xコンピューターに送信される時間を1秒遅らせます）。しかし、それはfxt2にとって非常に特別です。 問題は、実際にはfxT2が疑似乱数を含む長いタスクであることです。プロセスの終わりに、私は同じ統計実験のX * nessay再現を得ることが期待されます。nessay再現ではありません。これが確かに事実であり、これを確認する方法はありますか？

10 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

各チェーンがバーンインした MCMCチェーンを実行したとしましょう。結果のチェーンが表されるとし ここで、は後の各チェーンの長さです。バーンイン。メートルメートルmバツ（私）1、… 、x（私）N for i = 1 、… 、m 、バツ1（私）、…、バツN（私） ために 私=1、…、メートル、 x_1^{(i)},\dots,x_N^{(i)} \quad \text{ for } i=1,\dots,m,NNN これらのチェーンを1つの長いチェーンに結合したい場合、ように連結するのと同じくらい簡単です バツ（1 ）1、… 、x（1 ）N、… 、x（m）1、… 、x（m）N？バツ1（1）、…、バツN（1）、…、バツ1（メートル）、…、バツN（メートル）？x_1^{(1)},\dots,x_N^{(1)},\dots, x_1^{(m)},\dots, x_N^{(m)} ? 私の場合、各はparametervectorです。私の目標は、後方からサンプリング することです。 ここで、はデータです。並列チェーンに興味があるのは、潜在的なスケール削減係数（PSRF）を計算するために必要だからです。バツ私バツ私x_iθ私θ私\theta_iP （θ | yの）、p（θ|y）、 p(\theta \mid y),yyy

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