Самый зрелый разреженный матричный пакет для R?

Для R. существует хотя бы два разреженных пакета матриц. Я изучаю их, потому что я работаю с наборами данных, которые являются слишком большими и разреженными для размещения в памяти с плотным представлением. Я хочу основные линейные алгоритмы, а также возможность легко писать код C для работы с ними. Какая библиотека является самой зрелой и самой лучшей в использовании?

До сих пор я нашел

Matrix, который имеет много обратных зависимостей, что подразумевает его наиболее часто используемый.
SparseM, в котором не так много обратных отведений.
Различные библиотеки графиков, вероятно, имеют свои (неявные) версии этого; например igraph и network (последняя часть statnet). Они слишком специализированы для моих нужд.

У кого-нибудь есть опыт?

От поиска RSeek.org немного, Matrix кажется наиболее часто упоминаемым. Я часто думаю о CRAN Task Views как достаточно авторитетном, а Многовариантный вид задачи упоминает Matrix и SparseM.

Ответ 1

Матрица является наиболее распространенной и также была принята стандартная установка R (начиная с 2.9.0), поэтому она должна быть широко доступной.

Матрица в базе: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2009/000499.html

Ответ 2

По моему опыту, Matrix - лучшая поддерживаемая и самая зрелая из пакетов, которые вы упомянули. Его архитектура C также должна быть достаточно хорошо разоблачена и относительно проста в работе.

Ответ 3

log (x) на разреженной матрице является плохой идеей, так как log (0) не определен и большинство элементов разреженной матрицы равны нулю.

Если вам просто нужно получить журнал ненулевых элементов, попробуйте преобразовать его в разреженное разрезное представление и взять журнал этих значений.