计算大数据的相异矩阵答案

【问题标题】：Compute dissimilarity matrix for large data计算大数据的相异矩阵
【发布时间】：2017-12-01 09:29:04
【问题描述】：

我正在尝试基于具有数值和分类特征的大数据框计算相异矩阵。当我从 cluster package 运行 daisy 函数时，我收到错误消息：

错误：无法分配大小为 X 的向量。

在我的例子中，X 大约是 800 GB。知道如何处理这个问题吗？此外，如果有人可以帮助我在并行内核中运行该功能，那也很棒。您可以在下面找到计算 iris 数据集上的相异矩阵的函数：

require(cluster)
d <- daisy(iris)

【问题讨论】：

你介意添加更多细节，为什么这不是欺骗？一眼看去，它确实像一个重复的帖子，但有额外的信息。
如果您没有足够的内存，我无法理解您期望并行化如何提供帮助。你估计得到的矩阵有多大吗？
我已经结束了你之前的问题。
不，它们是相互关联的问题。不要将它们分开。您通常可以以牺牲速度为代价来解决内存问题。
你需要一种比蛮力更聪明的方法。

标签： r cluster-computing r-daisy

【解决方案1】：

我之前也遇到过类似的问题。在我的数据集的 5k 行上运行 daisy() 需要很长时间。

我最终使用了h2o 包中的kmeans 算法，该算法对分类数据进行并行化和1-hot 编码。在将其插入h2o.kmeans 之前，我会确保将您的数据居中并缩放（平均为 0 w/stdev = 1）。这是为了使聚类算法不会优先考虑具有高名义差异的列（因为它试图最小化距离计算）。我使用了scale() 函数。

安装 h2o 后：

h2o.init(nthreads = 16, min_mem_size = '150G')
h2o.df <- as.h2o(df)
h2o_kmeans <- h2o.kmeans(training_frame = h2o.df, x = vars, k = 5, estimate_k = FALSE, seed = 1234)
summary(h2o_kmeans)

【讨论】：