Question

我目前正在尝试使用bigmemory和irlba来实现一个非常大的矩阵的SVD。据我所知，我必须调整irlba包中的mult命令，我这样做了：

mult <- function(A, B, transpose=FALSE) {
  if(is.null(dim(B))) B <- cbind(B)
  if(transpose)
    return(cbind((t(B) %*% A)[]))
  cbind((A %*% B)[])
}

但是，使用irlba在bigmatrix上运行SVD不起作用：

irlbaObject <- irlba(big, nv = 10, mult = mult)

对于可复制性，这里是一个我想要进行SVD的大矩阵的例子：

big <- file("big.txt", open = "a")
replicate(20, {
  x <- matrix(rnorm(100 * 100), nrow = 10)
  write.table(x, file  = 'big.txt', append = TRUE,
              row.names = FALSE, col.names = FALSE)
})

big <- read.big.matrix("big.txt", separated = FALSE,
                        type = "double",
                        backingfile = "big.bk",
                        backingpath = "/tmp",
                        descriptorfile = "big.desc")

这是我收到的错误消息：

Error in A %*% B : requires numeric/complex matrix/vector arguments
Called from: cbind((A %*% B)[])

有谁知道如何避免此错误？

Answer 1

这应该有效：

library(bigalgebra)
library(irlba)

## --> CHANGES HERE <--
setMethod("%*%", signature(x = "big.matrix", y = "numeric"),
          function(x, y) x %*% as.matrix(y))
setMethod("%*%", signature(x = "numeric", y = "big.matrix"),
          function(x, y) t(x) %*% y)
mult <- function(A, B) (A %*% B)[]

# Repdata
x <- matrix(rnorm(20 * 100 * 100), nrow = 20 * 10)
big <- as.big.matrix(x)
# Computation
irlbaObject <- irlba(big, nv = 10, mult = mult)
# Verification
svd <- svd(x, nu = 10, nv = 10)
plot(irlbaObject$u, svd$u)
plot(irlbaObject$v, svd$v)

注1：我认为irlba中的算法已经改变，现在只使用矩阵向量乘法。

注2：mult是一个不推荐使用的参数（它将在下一版本中消失）。

注3：我不确定这个解决方案是否会很快。如果你想要一个快速算法来计算部分SVD，试试package bigstatsr的函数big_randomSVD（免责声明：我是作者）。

使用bigmemory和irlba的大矩阵的SVD问题

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