【发布时间】：2014-03-20 06:27:34
【问题描述】：
我有一个 1360x92735 的 csv 数据集，我必须使用 R 的 FSelector 包（information.gain()）来降低维度，但它需要大量内存。
我的问题是，我可以将 ff 包与 FSelector 结合使用吗？如果是，怎么做？
附言 我在 Linux 上有 8GB 的内存和 8GB 的交换空间。
谢谢。
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我尝试将 ff 和 FSelector 包与 iris 数据集一起使用。它似乎运作良好，但现在我遇到了 ff 的问题。
我的 csv 数据集是 1303x92735，当我尝试使用 ff 对象使用 as.ffdf() 转换数据帧，或使用 read.csv.ffdf() 直接加载数据集时，R 崩溃并出现“写入错误”。
Here有人遇到同样的问题，不知道有没有解决办法。
谢谢。
【问题讨论】：
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stackoverflow 确保您的问题得到解答的常规方法是尝试一下，看看您卡在哪里。
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好的，我试过了，但效果很差......
标签： r dataset data-mining feature-selection ff