大型稀疏矩阵分解答案

【问题标题】：Large Sparse Matrix Factorization大型稀疏矩阵分解
【发布时间】：2015-03-01 15:48:34
【问题描述】：

如何在尺寸极其稀疏的矩阵（例如 70000 x 70000）上运行 svd 和 nmf？该矩阵的稀疏版本可以存储为磁盘上小于 700M 的二进制文件。我是否可以将其分解为稀疏格式（如磁盘上的文件或可存储在内存中）而不重构整个矩阵，而这将无法存储在内存中（甚至难以存储在磁盘上）？

我知道 R 中有 irlba，python 中有 sklearn 和 pymf >。但似乎他们需要重建矩阵？ svd 的问题是我无法保存矩阵 S,V 和 D，但是如果我指定一个 K 并且只保存矩阵 S_k, V_k 和D_k对应k-最大特征值？而对于nmf，我想将其分解为rank = 100的W，可以存储在内存中。

如果有某些方法可以做到这一点，计算 svd 和 nmf 的预期时间是多少？任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

与Matrix 包m2 <- Matrix(0, nrow = 7*10^4, ncol = 7*10^4, sparse = TRUE) 仅是281632 bytes。
@Khashaa 谢谢！我不熟悉 R。那么我可以在 R 中像这样 svd 稀疏矩阵吗？尤其要考虑矩阵 S 和 D 可能是密集的。
SVD for sparse matrix in R的可能重复
@Floo0 谢谢！我检查了链接，但在那个问题中我没有看到矩阵的实际大小。似乎 irlba 适用于 svd （虽然我还没有尝试过）。但是 R 是否将 S 和 D 保存在内存中？此外，R中是否有任何方法适用于NMF？
我看了irlba的文档。它允许指定对限制计算有用的所需奇异向量的数量。至少对于 svd，irlba 似乎还可以。

标签： python r sparse-matrix svd matrix-factorization

【解决方案1】：

您可以尝试使用rARPACK 包，它提供了适用于稀疏矩阵的svds() 函数，并且只允许您检索少数奇异值/向量。

有关示例，请参阅README 页面。

【讨论】：

您知道rARPACK 与irlba 相比如何吗？
我会说他们使用类似的算法，但rARPACK 是使用 C++ 编写的，以避免 R 代码的一些开销。

【解决方案2】：

是的，我只是为此目的编写了RcppML R RcppEigen 包。这是我所知道的稀疏矩阵最快的 NMF 实现。

GitHub：github.com/zdebruine/RcppML

install.packages("RcppML")
devtools::install_github("zdebruine/RcppML")

您没有说您的矩阵有多稀疏，但根据您引用的文件大小，我猜测它可以在 HPC 上以非常好的容差在 1-5 分钟内分解。

我一直在使用 RcppML::nmf 在 HPC 上几分钟内将数百万个单细胞的数据集分解为 15,000 个基因（95% 稀疏）。它几乎与等效的 irlba 一样快。

在RcppML::nmf 中，R 矩阵确实需要加载，但不会在内存中再次复制（设置update_in_place = TRUE 以避免转置并将该副本存储在内存中）。许多实现（包括python中的实现）创建矩阵的副本是正确的。此外，任何使用 RcppArmadillo 或 RcppEigen 的 R 包都可能使用 arma::SpMat 或 Eigen::SparseMatrix Rcpp 类，这需要深拷贝。在 700MB 时，您应该能够将矩阵保存在内存中，或者仅使用 HPC。

我知道的下一个最佳算法是rsparse::WRMF R 包。它也非常好，但是将 R 向量浅拷贝到犰狳向量中。

【讨论】：