我正在使用forward.search中的faoutlier包中的R进行离群值分析，但是如果没有任何结果则需要太长时间。我只是想检查一下我是否做得对，我怎样才能更快地完成这个过程（例如通过设置参数）。这是脚本：
library(faoutlier)
mydata.girls=read.table('data-girls.txt')
model.mydata.girls <-
'F1 =~ V1+V3+V5+V14+V19+V24+V28+V29+V31+V38+V40+V42+V44+V46+V48+V54+V63+V64+V65+V66+V69+V80
F2 =~ V6+V9+V13+V17+V36+V37+V45+V49+V53+V56+V57+V60+V62+V67+V68+V71+V74+V75
F3 =~ V4+V7+V11+V18+V25+V30+V32+V33+V35+V39+V43+V47+V50+V52+V77+V78+V79
F4 =~ V10+V20+V23+V26+V34+V41+V58+V59+V70+V72+V73+V76
F5 =~ V8+V22+V51'
FS<-forward.search(mydata.girls,model.mydata.girls)
答案 0 :(得分：1)
现在，CRAN上的0.4版本增加了一些更好的优化，可以更好地组织更大的数据集，并支持通过parallel包使用并行架构估算所有模型。您可以使用setCluster()在估算期间使用所有可用内核，我发现这将大大缩短较大数据集的估算时间。希望有所帮助。