我正在试图弄清楚如何在R中对以下代码块进行矢量化：
X是N×M矩阵
中心是K x M矩阵
phi <- matrix(0, nrow(X), nrow(centers))
for(i in 1:nrow(phi)) {
for(j in 1:ncol(phi)) {
phi[i, j] <- norm(as.matrix(X[i, ]) - as.matrix(centers[j, ]), type = 'F')
}
}
我正在构造一个N x K矩阵，phi，在每个位置，[i，j]，包含X的第i行和中心的第j行的向量之差的范数：
phi [i，j] = || X [i，] - 中心[j，] ||
到目前为止，我的方法是尝试使用R的outer（）函数。我是外部（）函数的新手，所以我搜索了几个例子，但是，我遇到的例子涉及使用outer（）将一些函数应用于一对标量值向量。当我处理来自两个矩阵的行对之间的差异时，outer（）的行为与预期的不同。我不知道如何让它识别我传递的矩阵（X和中心）作为向量的向量，其中每一行代表一个参与phi计算的向量。
此外，当我定义一个函数来计算两个M长度向量之间差异的范数时，该函数返回一个标量。我的理解是，为了使用R的Vectorize（）来向量化函数，该函数必须返回与其参数长度相同的结果。我不确定如何定义一个函数，当与outer（）一起使用时，它将矩阵的每一行识别为单个元素（尽管它是一个M长度向量）。
以下是我尝试将outer（）与矩阵X和中心的玩具示例结合使用。
X <- matrix(c(7,8,9,1,2,3,4,5,6), 3, 3)
centers <- matrix(c(1,2,3,4,5,6), 2, 3)
fun <- function(y, x) norm(as.matrix(y) - as.matrix(x), type = 'F')
outer(X, centers, fun)
这是我的第一次尝试。我试图以类似于传递一对向量时的方式使用outer（）。我（天真地）希望一次从每个矩阵中取一行，将它们作为两个参数传递给fun，并将结果适当地放在产品矩阵中。相反，我收到以下错误消息。
Error in outer(X, centers, fun) :
dims [product 54] do not match the length of object [1]
我还尝试在调用outer（）之前使用R的Vectorize（）来向量化我的函数。
Vecfun <- Vectorize(fun)
outer(X, centers, Vecfun)
在这种情况下，我不再收到错误消息，但结果是错误的矩阵矩阵。我也是Vectorize（）函数的新手，所以我不太清楚为什么它会产生它所做的结果，因为我没有真正掌握它的作用;使用它在黑暗中是一种射击。
我会感谢任何有关矢量化原始问题的帮助;我完全接受不涉及outer（）的建议。
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