R中的自动序列识别-Java 学习之路

我在R中使用一些顺序数据 . 具体来说，我有一个整数列表，它以各种顺序出现多次 . 我想要做的是创建一些代码，可以识别出现了多少不同的序列 .

目前，我是手动完成的 . 我预定义了存在的模式并应用了一个计算事件的函数 .

我首先使用RMYSQL来生成存储在变量product_process_history_joined中的查询 . 然后，我创建了一个我感兴趣的数据列表，它存储在变量数据中 . 然后，我定义我的函数应该处理哪些模式，最后我应用我的函数来计算出现次数 .

代码：

product_process_history_joined<-dbGetQuery(con,"SELECT * 
                                       FROM product, process_history
                                       WHERE product.idproduct =    process_history.product_idproduct")

data<-product_process_history_joined$process_types_idprocess_types

pat <- c(1,2,4,5,6)
x <- sapply(1:(length(data)-length(pat)), function(x) all(data[x:     (x+length(pat)-1)] == pat))
route<-data[which(x)]
countR<-length(route)



pat1 <- c(1,2,4,5,7,9,7,7,2,5,6,10)
x <- sapply(1:(length(data)-length(pat1)), function(x) all(data[x:     (x+length(pat1)-1)] == pat1))
route1<-data[which(x)]
countR1<-length(route1)

生成并存储在数据变量中的数据集如下所示：

[1]  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5      6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5
[36]  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4   5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4
[71]  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  4  5  6  1  2  4  5  6 10  1  2  4  5  7  9  7  7  2  5  6 10  1  2  4
[106]  5  6 10  1  2  4  5  6 10  1  2  4  8  1  2  3  5  7  8  1  2  3  5  6  1  2  3  5  6  1  2  4  5  6 10

这只是列表的一个子集 . 我使用了大约12种不同的图案 . 给定数据集中前两个模式的结果是pat为21，pat1为1 .

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没有理由进行复兴 . 你可以使用 rollapply ：

original_data <- c(1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5,6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4,  5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 7, 7, 2, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 8, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10)

pattern2 <- c(1, 4, 5, 6)

library(zoo)

sum(
  rollapply(
    original_data, 
    width = length(pattern2), 
    FUN = function(x, pattern) all(x == pattern), 
    pattern = pattern2
  )
 )
#[1] 21

如有必要，可以提供更快的解决方案，但这提供了良好的可读性 .

Edit

这将提取以1开头的所有不同序列：

x <- split(original_data, cumsum(original_data == 1))
unique(x)
res <- vapply(unique(x), function(x, y) sum(vapply(y, FUN = identical, y = x, FUN.VALUE = TRUE)), y = x, FUN.VALUE = 1L)
Res <- data.frame(n = res,
                  seq = vapply(unique(x), paste, collapse = ",", FUN.VALUE = "a"))
#   n                      seq
#1 21                  1,4,5,6
#2  4             1,2,4,5,6,10
#3  1 1,2,4,5,7,9,7,7,2,5,6,10
#4  1                  1,2,4,8
#5  1              1,2,3,5,7,8
#6  2                1,2,3,5,6

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这绝对不是完成工作的最佳方式，但您可以决定将数据视为字符串，然后使用正则表达式（通过 gregexpr ） .

original_data <- c(1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5,6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4,  5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 7, 7, 2, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 1, 2, 4, 8, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 3, 5, 6, 1, 2, 4, 5, 6, 10)
data_as_string <- paste(original_data, collapse="-")
pattern1 = "1-2-4-5-6" # Your "pat"
pattern2 = "1-4-5-6" # Occurs 21 times in your data
pattern3 = "1-2-4-5-7-9-7-7-2-5-6-10" # Your "pat1"

gregexpr(pattern1,data_as_string)
# [[1]]
# [1] 169 207 220 273
# attr(,"match.length")
# [1] 9 9 9 9
# attr(,"useBytes")
# [1] TRUE

# So if you just want the number of occurrences
length(gregexpr(pattern1,data_as_string)[[1]])
# [1] 4
length(gregexpr(pattern2,data_as_string)[[1]])
# [1] 21
length(gregexpr(pattern3,data_as_string)[[1]])
# [1] 1

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R中的自动序列识别

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