在 R 中执行非负矩阵分解答案

【问题标题】：Perform nonnegative matrix factorization in R在 R 中执行非负矩阵分解
【发布时间】：2012-05-02 13:50:21
【问题描述】：

我在 R 中有一个稀疏矩阵

我现在希望对 R 执行非负矩阵分解

data.txt 是我使用 python 创建的一个文本文件，它由 3 列组成，其中第一列指定行号，第二列指定列号，第三列指定值

数据.txt

1 5 10
3 2 5
4 6 9

原始 data.txt 包含 164009 行，是 250000x250000 稀疏矩阵的数据

我用过 NMF 库，我正在做

x=scan('data.txt',what=list(integer(),integer(),numeric()))
library('Matrix')
R=sparseMatrix(i=x[[1]],j=x[[2]],x=x[[3]]) 
res<-nmf(R,3)

它给了我一个错误：

函数错误（类、fdef、mtable）：无法找到继承的函数 nmf 的方法，用于签名“dgCMAtrix”，“缺失”， “失踪”

谁能帮我弄清楚我做错了什么？

【问题讨论】：

提供代码来构建示例稀疏矩阵，以及（工作）代码来运行您的示例。你的意思是 -> 那里，还是应该是
你仍然缺少一块。我没有data.txt。最好发布创建“x”的 R 代码，但发布示例数据本身几乎同样易于使用。（我不能说其他人，但我更喜欢使用不带 > 提示的示例代码，所以我可以直接将其从网站粘贴到 R 中。）
oh data.txt 是我使用 python 创建的一个文本文件，它由 3 列组成，其中第一列指定行号，第二列指定列号，第三列指定值。
重点不是我们不知道data.txt 会有什么样的结构，而是提供一个可重现的例子大大降低了提供问题的障碍；可能的回答者可以从诊断/回答问题开始，而不是从构建示例开始。中途见面：tinyurl.com/reproducible-000
我昨晚刚开始用 R 编码，我有一个非常大的稀疏矩阵数据集......我的稀疏矩阵尺寸是 250000x250000，我真的不知道如何提供可重现的......但是我真的非常感谢您对此提供任何帮助.. 我正在为此工作 24 小时，但在网络上没有得到任何结果

标签： r matrix sparse-matrix matrix-factorization

【解决方案1】：

第一个问题是您正在向 nmf 提供 dgCMatrix。

> class(R)
[1] "dgCMatrix"
attr(,"package")
[1] "Matrix"

帮助在这里：

help(nmf)

请参阅方法部分。它需要一个真实的矩阵。由于条目的数量，使用 as.matrix 进行强制可能对您没有多大帮助。

现在，即使使用您的示例数据，对矩阵的强制也是不够的：

> nmf(as.matrix(R))
Error: NMF::nmf : when argument 'rank' is not provided, argument 'seed' is required to inherit from class 'NMF'. See ?nmf.

让我们给它一个排名：

> nmf(as.matrix(R),2)
Error in .local(x, rank, method, ...) : 
  Input matrix x contains at least one null row.

确实如此：

> R
4 x 6 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] . . . . 10 .
[2,] . . . .  . .
[3,] . . 5 .  . .
[4,] . . . .  . 9

【讨论】：

好的，那么解决方案是什么？你是说不可能吗？
您的原始数据以矩阵形式呈现，可能确实是您想要的（但问题中没有指定排名）。不幸的是，这样的矩阵不太可能适合您的记忆。
好的，如果您的答案不是答案，请您删除它，以免其他人误解这个答案
你问，“我做错了什么。”为了让某人回答如何“正确”地做这件事，您需要告诉我们您实际上想要做什么。
@MatthewLundberg：问题是您的“解决方案”不适用于 250000x250000 稀疏矩阵。将其强制为密集矩阵会让您耗尽内存（除非您有 1 TB 的 RAM ... :-)

【解决方案2】：

大约 10 年后，有了解决方案。这是一个快速的。

如果您的dgCMatrix 具有 250k 平方的 dgCMatrix，且稀疏度接近 1%，则需要稀疏分解算法。

我为大型稀疏矩阵写了RcppML::NMF：

library(RcppML)
A <- rsparsematrix(1000, 10000, 0.01)
model <- RcppML::nmf(A, k = 10)
str(model)

这在笔记本电脑上应该需要几秒钟的时间。

您也可以查看rsparse::WRMF，尽管速度没有那么快。

【讨论】：

【解决方案3】：

现在有一个优秀的 NMF 包可用： https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/NMF.pdf

提供各种热图、纯度/熵、一系列不同的 NMF 算法（Brunet、Lee、sNMF、nsNMF、欧几里得/K-L 散度等）以及创建您自己的框架。

试试：

library(NMF)
x = read.table('data.txt')
# estimate rank
estim.x = nmf(x, 2:5, nrun=50, method = 'nsNMF', seed = 'random', .options = "v")
# plot clustering accuracy
plot(estim.x, what = c("cophenetic", "dispersion"))
# inspect consensus matrices
consensusmap(estim.x)

【讨论】：