R을위한 성숙한 스파 스 매트릭스 패키지는 대부분?

Question

R을위한 스파 스 매트릭스 패키지가 2 개 이상 있습니다. 너무 커서 데이터 세트가 빽빽한 표현으로 메모리에 적합하지 않기 때문에 데이터를 조사하고 있습니다. 기본 선형 대수 루틴과 C 코드를 쉽게 작성하여 작동하도록합니다. 가장 성숙하고 사용하기에 가장 좋은 라이브러리는 무엇입니까?

은 지금까지 나는 그것이 가장 많이 사용되는 하나의 의미, 많은 역 종속성이

• Matrix
  을 발견했습니다.
• SparseM 역 디프 로프가 많지 않습니다.
• 다양한 그래프 라이브러리에는 아마도 고유 한 (암시 적) 버전이있을 것입니다. 예 : igraph 및 network (후자는 statnet의 일부 임). 이들은 내 필요에 너무 전문화되어 있습니다.

누구나이 경험이 있습니까?

RSeek.org 주위를 조금 탐색하면 Matrix 패키지가 가장 일반적으로 언급되는 것 같습니다. 나는 종종 CRAN Task Views을 상당히 권위있는 것으로 생각하고 Multivariate Task View은 Matrix와 SparseM을 언급합니다.

Answer 1

매트릭스가 가장 일반적이며 R 표준 설치 (2.9.0 기준)로 채택되었으므로 광범위하게 사용할 수 있어야합니다. 베이스

매트릭스 : 로그 (0) 정의되지 않고, 희소 행렬 요소의 대부분이 제로이기 때문에 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2009/000499.html

Answer 2

내 경험에 의하면 Matrix는 가장 많이 지원되는 패키지 중 가장 성숙한 패키지입니다. C 아키텍처는 상당히 잘 노출되어 있어야하며 작업하기가 비교적 간단해야합니다.

Answer 3

로그 (X) 희소 행렬에 나쁜 생각된다.

0이 아닌 요소의 로그를 얻으려면 삼중 항 스파 스 표현으로 변환하고 해당 값의 로그를 작성하십시오.