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Sparse Matrix

Los valores 0 en las matrices son muy frecuentes, en especial en las variables dummy, por lo que en R existe un paquete llamado Matrix el cual permite crear matrices sparse, en otras palabras, matrices que no utilizan memoria cuando el valor de un elemento es 0.

Pero el poder saltarse los 0, es complejo a nivel computacional, por lo que no siempre es conveniente utilizar sparse matrix, esto lo veremos en los siguientes resultados donde realizamos distintas mediciones:

Uso de Memoria

Tiempo en M^2

Descomposición SVD

Como pueden ver, en general conviene utilizar sparse matrix desde el 40% de 0, antes de eso, solo utilizará mas memoria y mas CPU.

El código con el que se realizó el experimento está en: https://github.com/danielfm123/R_matrix_benchmark

4 thoughts on “Sparse Matrix

  1. Pingback: useRchile
  2. Una consulta.. ¿has realizado la misma simulación para datos espaciales?
    Me surgió la duda por que si realizas un ajuste en datos referenciados en el espacio y asumes un GP, el costo computacional de estimación es bastante alto, en cambio si realizas la transformación a un GMRF (basado en propiedades markovianas y utilización de matrices dispersas) este tiempo disminuye notablemente.

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