R irlba 稀疏数据表示

Question

如果我只是做错了，请告诉我...

我有一个 47,194 行、27 列的数字矩阵，其中有一些缺失值。我正在尝试使用 irlba 来分解矩阵。在之前的所有 R 项目中，我都使用 NA 来表示缺失数据。当我使用 irlba 时，出现数据丢失的错误。我如何指示缺少一个值，并且 irlba 在对矩阵进行因式分解时应忽略它？

注意:irlba 的文档不包含稀疏数据。每个元素都有一个值。有值为零的示例，但我不能这样做，因为它会考虑零值，而不是忽略该值。

请求的代码示例:

M = matrix(c(1,2,3,4,NA,6,7,8,9), nrow(3))
S = irlba(M,2)

我希望 irlba 将 NA 识别为缺失值并忽略它。相反，它失败并声明 M 包含缺失值。我已经尝试过 null、.、空值等...我相信有一个我以前从未见过的“忽略此元素”的特殊符号。

Answer 1

我发现 SVDmiss 执行相同的功能，而不是使用 irlba。给定一个简单的矩阵，例如:

M = matrix(c(1,2,3,4,NA,6,7,8,9), nrow=3)

SVDmiss 将为您提供 SVD 和填充的矩阵:

S = SVDmiss(M)

SVD 作为 $u、$d 和 $v 存储在 $svd 中。

S$svd$u
           [,1]        [,2]       [,3]
[1,] -0.4796712  0.77669099  0.4082483
[2,] -0.5723678  0.07568647 -0.8164966
[3,] -0.6650644 -0.62531805  0.4082483
S$svd$d
[1] 1.684810e+01 1.068370e+00 5.039188e-17
S$svd$v
           [,1]       [,2]       [,3]
[1,] -0.2148372 -0.8872307 -0.4082483
[2,] -0.5205874 -0.2496440  0.8164966
[3,] -0.8263375  0.3879428 -0.4082483

我可以通过乘以以下因子来重新创建 M: S$svd$u %% diag(S$svd$d) %% t(S$svd$v) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9

但是，我不需要这样做，因为我 SVDfill 还在 $Xfill 中为我提供了推算/估计矩阵

S$Xfill
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

此函数位于 SpatioTemporal 包中。以防万一您还没有安装包，请使用以下方法安装包:

install.package('SpatioTemporal')

然后在需要时加载它:

library(SpatioTemporal)