在大型矩阵上计算时，MDS挂起

Question

我正在尝试从64535 x 67矩阵到64535 x 2矩阵进行降维到2维。我不确定为什么下面的拟合变换计算挂起了，除了这是一个大矩阵和大缩减的事实之外。mds不具备处理如此大的矩阵/约简的能力吗？有什么解决方法吗？

temp = df.select_dtypes(include=[np.number])
norm = (temp - temp.mean())/temp.std()

mds = sklearn.manifold.MDS(n_components=2, eps=0)
data2d = mds.fit_transform(norm)

Answer 1

MDS的复杂度为O(N^3)，它可能没有挂起，但仍在运行。看看下面论文的第三部分。MDS在大型矩阵上的性能很好，但需要相当长的时间。我不知道你想用降维来做什么，但如果你只是在寻找速度，我会推荐一些类型的randomized projections (它仍然工作得很好)。

http://web.mit.edu/cocosci/Papers/nips02-localglobal-in-press.pdf