r - R中的向量化核函数

Question

很容易构建高斯核函数，使其可以处理向量输入:

K_gaussian <- function(x){return(1/sqrt(2*pi)*(exp(-0.5*x*x)))}
K_gaussian(seq(-1,1,0.5))
# [1] 0.2419707 0.3520653 0.3989423 0.3520653 0.2419707

但是当我尝试编写代码时遇到了麻烦，例如，Epanechnikov 内核:

K_ep <- function(x){if(abs(x)>1){return(0)} else{return(3/4*(1-x*x))}}

因为 if 语句把事情搞砸了。例如，以下不提供矢量输出:

K_ep(seq(-2,2,0.25))
# [1] 0

Warning message:
In if (abs(x) > 1) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used

我该如何解决这个问题？

Answer 1

您有两个选项来向量化您的函数。由于您只有一个参数，因此这里最简单的选择是使用 sapply

K_ep(seq(-2,2,0.25))
sapply(seq(-2, 2, 0.25), K_ep)
##  [1] 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.32812 0.56250
##  [8] 0.70312 0.75000 0.70312 0.56250 0.32812 0.00000 0.00000
## [15] 0.00000 0.00000 0.00000

但是，有时您想要对许多参数进行矢量化，而 sapply 无法再应用。您将需要 mapply 或 Vectorize(包装器)

K_epvect <- Vectorize(K_ep, vectorize.args = "x")
K_epvect(seq(-2,2,0.25))
##  [1] 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.32812 0.56250
##  [8] 0.70312 0.75000 0.70312 0.56250 0.32812 0.00000 0.00000
## [15] 0.00000 0.00000 0.00000