Question

我想为特征中的所有x，y计算互信息：I（x，y）所以我需要计算数据中的P（x）P（y）和P（x，Y），例如：

X Y.       - - 是2否2是2否1是1

p（是）= 3/5 p（2）= 3/5 p（是，2）= 2/5

在Map Reduce中计算很容易，我为P（x）和P（y）做了但对于p（x，Y），我想计算每个对象的共生现象。

我写了一个Map函数：

  mapper <- function(key, line) {

      fvec <- unlist(strsplit(line, split = " "))

      for(i in 1:55){

        for(j in (i+1):56){
               fvec<-c(fvec,paste0(fvec[i],",",fvec[j]))}}

      keyval(fvec, 1)
    }

“fvec”是我们示例中第一行的要素向量：

 fvec[1]="yes" "2"

在for循环中我想连接这些功能，以便

fvec[1]="yes" "2" "yes2"

为了在reduce func中计算yes-2的次数：

 reduce = function(k,v)
        {return(keyval(k,length(v)))

但由于Hadoop中的“LOOP PROBLEM”，它无法正常工作。请帮我解决R问题：）

如何计算基于R ??的MapReduce互信息

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