Performance fisher判别计算时间

我最近在Lisp中实现了Fisher线性判别（FLD）。到目前为止，我一直在使用dim的样本（在不知道代码的情况下：LDA基本上是一个广义特征值问题，因此如果使用一个足够有效的线性代数例程，问题就可以解决。LISP中的手写例程通常效率不高，因此我建议使用LAPACK包装器，如Matlisp。

谢谢，我将插入打印语句并创建一个日志文件。我可能需要一台专用电脑。你可能想安装一个探查器来检查每个函数花费的时间百分比。time宏可能也会有所帮助。谢谢，我正在安装SLIME-emacs似乎有很吸引人的探查器。这个问题有些无效，因为它涉及到对于一些代码，没有显示该代码。可能会有各种混杂因素影响其性能。我目前正在安装github，因此代码应该很快上载。此外，使用slime，我编译了代码，使其运行50分钟或几分钟。但是让代码运行得更快会很好，特别是对于较大的数据集合。谢谢，我实际上自己编写了一个小型矩阵库，我可以使用ECL将其编译为C。用本机C编码只是软件包的一部分，带有原始矩阵操作的BLAS库也应该进行优化，以使处理器的缓存未命中率降到最低。ATLAS系统正试图实现这一点：除非您我们非常精通数值线性代数，这不是我想从头开始编写的部分。

 $ wc output_sig.txt
 13000  65000 627677 output_sig.txt
 $ wc output_bkg.txt
 13000  65000 644621 output_bkg.txt