稀疏矩阵作为R中分层聚类的输入

Question

我有一个关于使用距离矩阵进行聚类的问题，但是很稀疏。

是否有不扩展矩阵的稀疏距离对象格式，并且可以使用稀疏表示？

目前，我正在做以下工作

# read sparse matrix
sparse <- readMM('sparse-matrix')
distance <- as.dist(sparse)

稀疏矩阵已经是正确的距离矩阵，它对于未连接的条目具有NA。

>sparse
[1,] . . .
[2,] 1 . .
[3,] 1 . .

> as.dist(sparse)
1 2
2 1  
3 1 0

但是，使用as.dist将其转换为

asMethod(对象)中的错误:不允许负长度向量

大概是因为它把矩阵扩展成一个完整的形式。矩阵(NxN)大小为N= 49281，需要这种格式(dist对象)，例如hclust方法

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Answer 1

距离矩阵是如何稀疏的？每两个物体之间都有一个距离，所以它实际上是一个非常密集的矩阵。然而，三角矩阵足以描述相互距离(如D = D')。实际上，dist生成的对象就是这种情况。

如果距离矩阵是稀疏的，因为很多对象是相同的，那么也许您只想在唯一的对象上计算距离矩阵。