প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ '(পিসিএ) ক্লাসিকাল পদ্ধতিতে এটি কোনও ইনপুট ডেটা ম্যাট্রিক্সে করা হয় যার কলামগুলির শূন্য মানে হয় (তারপরে পিসিএ "বৈচিত্র্যকে সর্বাধিক করতে পারে")। কলামগুলি কেন্দ্র করে সহজেই এটি অর্জন করা যায়। হাভেনভার, যখন ইনপুট ম্যাট্রিক্স বিচ্ছিন্ন হয়, কেন্দ্রিক ম্যাট্রিক্সটি এখন আর বিচ্ছিন্ন হয়ে যায় এবং - ম্যাট্রিক্সটি যদি খুব বড় হয় - এইভাবে আর স্মৃতিতে খাপ খায় না। স্টোরেজ সমস্যার জন্য কি কোনও অ্যালগরিদমিক সমাধান রয়েছে?
5
এমনকি যদি পুরো ডেটা ম্যাট্রিক্স মেমরির সাথে খাপ খায় না, তবে এটি খুব ভালভাবে হতে পারে যে কোভারিয়েন্স বা গ্রাম ম্যাট্রিক্স মেমরির সাথে ফিট করে। সেগুলি পিসিএ করার জন্য যথেষ্ট। আপনি কোন আকারের ইনপুট ডেটা ম্যাট্রিক্স সম্পর্কে ভাবছেন? এছাড়াও দেখুন stats.stackexchange.com/questions/35185 ।
—
অ্যামিবা
@ অ্যামিবা: আমি 500 কে নমুনা (সারি) এবং 300K বৈশিষ্ট্য (কলাম) দেখছি
—
রায়
সফ্টওয়্যার সম্পর্কে, অ্যাপাচি স্পার্কের স্পার্ক.পাচি.আর.আগ. / ডকস / স্লেস্ট / has রয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য বাস্তবায়নটি মেমরির বাইরে থাকা ডেটার সাথে কাজ করে
—
টিম