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sapphirechina铜虫 (正式写手)
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如何存储和计算超大规模稀疏矩阵已有1人参与
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本人在R语言环境中生成了一个18万行*18万列的单位矩阵，然后用循环给这个单位矩阵赋值，结果循环到8万多次就报错无法分配内存了。 代码如下： #生成单位矩阵，用普通矩阵无法创建，所以用sparseMatrix来创建。 num_samples=180000 rownumber=c(1:num_samples) colnumber=c(1:num_samples) value=c(rep(1,each=num_samples)) M=sparseMatrix(rownumber,colnumber,x=value) #给单位矩阵赋值，全部赋值完成后是一个4*50*180000个数值的对称稀疏矩阵。 for(i in 1:num_samples){ w=W[,i] #有50个浮点型数值。 n=neighbors[,i] #有50个整型数值。 M[i,n]=M[i,n]-t(w) M[n,i]=M[n,i]-w M[n,n]=M[n,n]+w%*%t(w) } 请教上述的情况该怎么处理呢？我的机器内存是4G，32位操作系统。 如果这个矩阵能顺利赋值完毕，我随后还需要计算这个矩阵的特征值和特征向量。 请教可能实现么？ |
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