稀疏矩阵作为R中的分级聚类的输入

Question

我有一个关于使用距离矩阵进行聚类的问题，但是稀疏。

是否有稀疏距离对象格式不扩展矩阵并可以使用稀疏表示？

目前我做了以下

# 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，其中有NA对未连接的条目。

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

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

但随着as.dist转换它失败

错误asMethod（对象）：阴性长度矢量不允许

据推测，因为它的基质膨胀至完整的表格。矩阵（N×N个）尺寸为N = 49281 这种格式由例如hclust方法需要（DIST对象）

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Answer 1

类似的问题如何将距离矩阵是稀疏的？每两个物体之间有一段距离，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，因为许多对象是相同的，那么也许你只想在唯一对象上计算距离矩阵。