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r - 是否可以使用分块距离矩阵运行聚类算法？

问题描述

我有一个在循环中计算并存储在 ROM 中的距离/相异矩阵（30K 行 30K 列）。

我想对矩阵进行聚类。我将其导入并聚类如下：

Mydata<-read.csv("Mydata.csv")
Mydata<-as.dist(Mydata)
Results<-hclust(Mydata)

但是当我将矩阵转换为dist对象时，出现 RAM 限制错误。我该如何处理？我可以hclust在循环/分块中运行算法吗？我的意思是我将距离矩阵分成块并循环运行它们？

标签： rcluster-analysishclust

解决方案

您可以尝试以下方法：

Mydata<-read.csv("Mydata.csv")
Mydata<-as.matrix(Mydata)
Mydata<-as.dist(Mydata)
Results<-hclust(Mydata)

阅读以下内容以跟踪您的会话中发生的事情：http: //adv-r.had.co.nz/memory.html

一般来说，这可能会有所帮助： https ://cran.r-project.org/web/packages/fastcluster/ 还有这个问题：Hclust() in R on large datasets

它还取决于您的操作系统，但也许您可以更改 RAM 限制（或者只是在具有更多 RAM 的其他计算机上运行此代码，使用 saveRDS 存储对象，然后使用 readRDS 在您自己的计算机中读取它）。

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