我有一个大的（50k行，2k列）稀疏二进制数据集，因此PCA并不是降低维数的最佳选择。我下载了this mca软件包，并且正在运行以下代码：
import mca
import pandas as pd
data_dummy = mca.dummy(pd.DataFrame(data))
mca_counts = mca.MCA(data_dummy)
mca_components = mca_counts.fs_r(1)
我已经让它运行了一个多小时，但还是一无所获。相比之下，sklearn的PCA实施可以在30秒内遍历同一数据集。我做错什么了吗？还是MCA不像PCA那样是确定性的全局优化算法。如果是这样，我还应该考虑另一种实现吗？我只是想找到一种用于稀疏分类（二进制）数据的快速下降维降技术。