r - 计算大数据的相异矩阵

Question

我正在尝试基于具有数值和分类特征的大数据框计算相异矩阵。当我运行 daisy来自 cluster package 的函数我收到错误消息:

Error: cannot allocate vector of size X.

就我而言，X 大约为 800 GB。知道我该如何处理这个问题吗？此外，如果有人可以帮助我在并行内核中运行该功能，那也很棒。您可以在下面找到计算 iris 数据集上的相异矩阵的函数:

require(cluster)
d <- daisy(iris)

Answer 1

我以前也遇到过类似的问题。运行 daisy()即使在我的数据集的 5k 行上也花费了很长时间。

我最终使用了 kmeans h2o中的算法并行化和 1-hot 编码分类数据的包。在将数据插入 h2o.kmeans 之前，我会确保将数据居中并缩放(平均值为 0 w/stdev = 1) .这是因为聚类算法不会优先考虑具有高名义差异的列(因为它试图最小化距离计算)。我用了 scale()功能。

安装 h2o 后:

h2o.init(nthreads = 16, min_mem_size = '150G')
h2o.df <- as.h2o(df)
h2o_kmeans <- h2o.kmeans(training_frame = h2o.df, x = vars, k = 5, estimate_k = FALSE, seed = 1234)
summary(h2o_kmeans)