我有一个很大的（500k乘500k）稀疏矩阵。我想得到它的主要组成部分（事实上，即使只计算最大的PC也没关系）。随机PCA工作得很好，除了它基本上找到协方差矩阵的特征向量而不是相关矩阵。使用大型稀疏矩阵的协方差矩阵找到PCA的包的任何想法？最好是在python中，虽然matlab和R也可以工作。
（作为参考，问了一个类似的问题here，但方法是指协方差矩阵。
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他们不是一回事吗？据我所知，相关矩阵只是由每个变量的标准差的乘积归一化的协方差矩阵。而且，如果我没记错的话，PCA中是否存在缩放歧义？
答案 1 :(得分：0)
你有没有试过R中的irlba包 - “IRLBA包是该方法的R语言实现。有了它，你可以计算部分SVD和非常大规模数据的主成分分析。该包适用于稀疏矩阵以及Bigmemory包提供的其他矩阵类。“您可以查看here了解详情