本文介绍了R中的稀疏矩阵的SVD的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我在R中有一个稀疏的Matrix
,对我来说显然太大了,无法运行as.matrix()
(尽管它也不超大).有问题的as.matrix()
调用位于svd()
函数内部,所以我想知道是否有人知道不需要先转换为密集矩阵的SVD的另一种实现.
I've got a sparse Matrix
in R that's apparently too big for me to run as.matrix()
on (though it's not super-huge either). The as.matrix()
call in question is inside the svd()
function, so I'm wondering if anyone knows a different implementation of SVD that doesn't require first converting to a dense matrix.
推荐答案
irlba 程序包具有用于稀疏矩阵的非常快速的SVD实现.
The irlba package has a very fast SVD implementation for sparse matrices.
这篇关于R中的稀疏矩阵的SVD的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!