em teoria, vc precisa pegar a funcao de interesse e reescreve-la usando os pacotes para os quais vc viu referencias... alternativamente, use o que alguem ja' fez pra vc: install.packages('Rclusterpp') library(Rclusterpp) blah = USArrests[rep(1:nrow(USArrests), 1000),] res = Rclusterpp.hclust(blah, method="average", distance="euclidean") b 2012/3/7 Antonio Silva <aolinto.lst@gmail.com>:
Olá,
Rodo o R 64-bit no Ubuntu 10.04 em uma máquina com processador Core i7 e 8 Gb de RAM.
Nesta semana começei a fazer uma análise de cluster, utilizando basicamente o pacote vegan, sobre uma matriz grande.
O cálculo das ligações (hclust) levou três hora e meia para ser efetuado (!!!). Vi que apenas um núcleo do processador estava sendo utilizado.
Começei então a procurar alternativas que permitissem o aceleramento dos cálculos e a utilização dos outros núcleos, que estão sub-utilizados.
Li sobre o pacote multicore e outros, inclusive em mensagens nesta lista. Muitas coisas não ficaram claras para mim e, no final, não compreendi como proceder sua utilização no meu caso (ou mesmo se é possível).
É possivel rodar uma análise de cluster fazendo utilização dos diversos núcleos?
Agradeço qualquer orientação e/ou indicação de documentação.
Abraços,
Antônio
-- Antônio Olinto Ávila da Silva Biólogo / Oceanógrafo Instituto de Pesca São Paulo, Brasil
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