我有一个大的(500k x 500k)稀疏矩阵。我想得到它的主要组成部分(事实上，即使只计算最大的 PC 也可以)。随机 PCA 效果很好，除了它本质上是寻找协方差矩阵的特征向量而不是相关矩阵。关于使用大型稀疏矩阵的协方差矩阵找到 PCA 的包的任何想法？最好在 python 中，尽管 matlab 和 R 也可以。
(作为引用，有人问了一个类似的问题 here 但这些方法指的是协方差矩阵)。
最佳答案
它们不是一回事吗？据我了解，相关矩阵只是由每个变量的标准差的乘积归一化的协方差矩阵。而且，如果我没记错的话，PCA 中是否存在缩放歧义？
关于python - 使用相关矩阵在大型稀疏矩阵上进行 PCA，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13592841/