我认为可以使用irlba 包和bigmemory 和bigalgebra 计算(部分)svd,而无需使用大量内存。
首先让我们创建一个 20000 * 20000 的矩阵并保存到一个文件中
require(bigmemory)
require(bigalgebra)
require(irlba)
con <- file("mat.txt", open = "a")
replicate(20, {
x <- matrix(rnorm(1000 * 20000), nrow = 1000)
write.table(x, file = 'mat.txt', append = TRUE,
row.names = FALSE, col.names = FALSE)
})
file.info("mat.txt")$size
## [1] 7.264e+09 7.3 Gb
close(con)
然后你可以使用bigmemory::read.big.matrix读取这个矩阵
bigm <- read.big.matrix("mat.txt", sep = " ",
type = "double",
backingfile = "mat.bk",
backingpath = "/tmp",
descriptorfile = "mat.desc")
str(bigm)
## Formal class 'big.matrix' [package "bigmemory"] with 1 slots
## ..@ address:<externalptr>
dim(bigm)
## [1] 20000 20000
bigm[1:3, 1:3]
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] -0.3623255 -0.58463 -0.23172
## [2,] -0.0011427 0.62771 0.73589
## [3,] -0.1440494 -0.59673 -1.66319
现在我们可以使用优秀的irlba 包,如包小插图中所述。
第一步包括定义可以与big.matrix对象一起使用的矩阵乘法运算符,然后使用irlba::irlba函数
### vignette("irlba", package = "irlba") # for more info
matmul <- function(A, B, transpose=FALSE) {
## Bigalgebra requires matrix/vector arguments
if(is.null(dim(B))) B <- cbind(B)
if(transpose)
return(cbind((t(B) %*% A)[]))
cbind((A %*% B)[])
}
dim(bigm)
system.time(
S <- irlba(bigm, nu = 2, nv = 2, matmul = matmul)
)
## user system elapsed
## 169.820 0.923 170.194
str(S)
## List of 5
## $ d : num [1:2] 283 283
## $ u : num [1:20000, 1:2] -0.00615 -0.00753 -0.00301 -0.00615 0.00734 ...
## $ v : num [1:20000, 1:2] 0.020086 0.012503 0.001065 -0.000607 -0.006009 ...
## $ iter : num 10
## $ mprod: num 310
我忘记设置种子以使其可复制,但我只是想表明在 R 中可以做到这一点。
编辑
如果您使用的是新版本的包irlba,上述代码会抛出错误,因为函数irlba 的matmult 参数已重命名为mult。因此,您应该更改这部分代码
S <- irlba(bigm, nu = 2, nv = 2, matmul = matmul)
由
S <- irlba(bigm, nu = 2, nv = 2, mult = matmul)
我要感谢 @FrankD 指出这一点。