如何在R中计算互信息MapReduce？？

我想计算特征中所有x，y的互信息：I（x，y） 所以我需要计算数据中的P（x）P（y）和P（x，y），例如：

xy --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中计数很容易，我为p（x）和p（y）做了这项工作 但对于p（x，Y），我想计算每个物体的共现

我编写了一个映射函数：

  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)
    }

在for循环中，我想连接这些特性，以便

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

为了在reduce func中同时计算yes-2的出现次数：

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

但由于Hadoop中的“循环问题”，它不能正常工作。 请帮助我使用R解决方案来处理它：）

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