我正在研究形状为{2871,3704243)的矩阵tfidf_matrix
,我正尝试将其重用于以后的计算。这是我的完整代码
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
# text shape is (287318,)
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(text)
X = tfidf_matrix.todense() # error here
pca_num_components = 2
reduced_data = PCA(n_components=pca_num_components).fit_transform(X)
我正试图通过PCA减少tfidf_matrix
来进行绘图,但是在行X = tfidf_matrix.todense()
上出现内存错误问题
MemoryError: Unable to allocate 7.74 TiB for an array with shape (287318, 3704243) and data type float64
请问有什么办法解决这个问题?
答案 0 :(得分:1)
一种可能的解决方案(尽管并不完美)是随机选择特定数量的行,并按以下步骤对其执行PCA。
max_items = np.random.choice(range(tfidf_matrix.shape[0]), size=3000, replace=False)
X=tfidf_matrix[max_items,:].todense()
pca = PCA(n_components=2).fit_transform(X)
如果需要,我们可以更改size
参数