r - 在 R 中执行非负矩阵分解

Question

我在 R 中有一个稀疏矩阵
我现在希望对 R 执行非负矩阵分解
data.txt 是我使用 python 创建的文本文件，它由 3 列组成，其中第一列指定行号，第二列指定列号，第三列指定值
数据.txt

1 5 10
3 2 5
4 6 9

原始 data.txt 包含 164009 行，这是 250000x250000 稀疏矩阵的数据
我使用了 NMF 库，我正在做

x=scan('data.txt',what=list(integer(),integer(),numeric()))
library('Matrix')
R=sparseMatrix(i=x[[1]],j=x[[2]],x=x[[3]]) 
res<-nmf(R,3)

它给了我一个错误:

Error in function (classes, fdef, mtable): unable to find an inheritedmethod for function nmf, for signature "dgCMAtrix", "missing","missing"

谁能帮我弄清楚我做错了什么？

Answer 1

第一个问题是您向 nmf 提供了一个 dgCMatrix。

> class(R)
[1] "dgCMatrix"
attr(,"package")
[1] "Matrix"

帮助在这里:

help(nmf)

请参阅方法部分。它需要一个实数矩阵。由于条目的数量，使用 as.matrix 进行强制可能对您没有多大帮助。

现在，即使使用您的示例数据，对矩阵的强制也不够写:

> nmf(as.matrix(R))
Error: NMF::nmf : when argument 'rank' is not provided, argument 'seed' is required to inherit from class 'NMF'. See ?nmf.

让我们给它一个排名:

> nmf(as.matrix(R),2)
Error in .local(x, rank, method, ...) : 
  Input matrix x contains at least one null row.

确实如此:

> R
4 x 6 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

[1,] . . . . 10 .
[2,] . . . .  . .
[3,] . . 5 .  . .
[4,] . . . .  . 9