无法使用具有大数据的sklearn.manifold.MDS进行非度量多维缩放？

Question

我正在尝试使用非度量多维标度在两个轴或组件上可视化我的高维数据集。 scikit-learn库中提供了此功能。这是我的代码：

from sklearn.manifold import MDS 

embedding = MDS (n_components=2, metric= False, n_init=2, max_iter=100, 
                 verbose=0, eps=0.001, n_jobs=2, random_state=101
                ,dissimilarity='euclidean')
#precip=precip[0:100]

precip_transformed = embedding.fit_transform(precip)
precip_transformed

n_init的默认值为4，max_iter的默认值为300，n_jobs = None（表示-1）。即使我减小了默认值并增加了n_jobs，这仍然需要永远运行。一段时间后，这也使我的笔记本崩溃。我应该提到我的数据有20000行，当我保留代码的注释行（仅100行）时，它就可以工作。有谁知道我该怎么做？更快或以某种方式确保笔记本不会崩溃。