稀疏矩阵作为R中的分层聚类的输入

Question

我有一个关于使用距离矩阵进行聚类的问题，但是稀疏。

是否存在稀疏距离对象格式，该格式不会扩展矩阵并且可以使用稀疏表示？

目前我正在做以下

# read sparse matrix
sparse <- readMM('sparse-matrix')
distance <- as.dist(sparse)

稀疏矩阵已经是正确的距离矩阵，对于未连接的条目具有NA。

>sparse
[1,] . . .
[2,] 1 . .
[3,] 1 . .

> as.dist(sparse)
1 2
2 1  
3 1 0

但是用as.dist转换它会失败并带有

  

asMethod（object）中的错误：不允许使用负长度向量

据推测，因为它将矩阵扩展为完整的形式。矩阵（N×N）大小为N = 49281 需要这种格式（dist对象），例如hclust方法

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Answer 1

距离矩阵如何稀疏？每两个对象之间有一个距离，因此它实际上是一个非常密集的矩阵。但是，三角矩阵足以描述相互距离（如 D = D '）。实际上，dist生成的对象就是这种情况。

如果距离矩阵是稀疏的，因为很多物体是相同的，那么你可能只想在唯一物体上计算距离矩阵。