在提供的示例中，我有一个响应变量Y = 599 * 1和X = 1279 * 599标记。我们需要使用变量选择“向后和fr选择”来选择最重要的标记。
我尝试使用多种方法来做到这一点，不幸的是，所有这些都花费了太多时间来完成。
所以，我想在我的计算机中将X拆分为子数据集= #of cores，使用k-means（）然后使用foreach（）将所有集群“数据集”并行传递给变量选择方法。 / p>
我的期望输出应该是选择标记的标记名称和回归系数。 如果您有更好的想法来解决我当前的问题或者帮助我使用foreach将其并行，我将非常感激。
这是一个例子：
library(BLR)
data(wheat)
a <- regsubsets(as.matrix(X),Y[,1],really.big=T)
## is there is a better way to do that?