如何存储和计算超大规模稀疏矩阵

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草莓味儿草莓
2017-08-13 · TA获得超过1151个赞
知道小有建树答主
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代码如下:
#生成单位矩阵,用普通矩阵无法创建,所以用sparseMatrix来创建。
num_samples=180000
rownumber=c(1:num_samples)
colnumber=c(1:num_samples)
value=c(rep(1,each=num_samples))
M=sparseMatrix(rownumber,colnumber,x=value)
#给单位矩阵赋值,全部赋值完成后是一个4*50*180000个数值的对称稀疏矩阵。
for(i in 1:num_samples){
w=W #有50个浮点型数值。
n=neighbors #有50个整型数值。
M=M-t(w)
M=M-w
M=M+w%*%t(w)
}
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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