我正在Rcpp中实现Latent Dirichlet Allocation (LDA)。在LDA中,我们需要处理庞大的稀疏矩阵(例如50 x 3000)。
我决定在Eigen中使用SparseMatrix。但是,由于我需要访问每个单元格,因此computationally expensive .coeffRef
会大大降低我的功能。
在保持速度的同时,有什么方法可以使用SparseMatrix吗?
我想做的事情有四个步骤,
#include <iostream>
#include <Eigen/dense>
#include <Eigen/Sparse>
using namespace std;
using namespace Eigen;
typedef Eigen::Triplet<double> T;
int main(){
Eigen::SparseMatrix<double> spmat;
// Insert in spmat
vector<T> tripletList;
int value;
tripletList.push_back(T(0,1,1));
tripletList.push_back(T(0,3,2));
tripletList.push_back(T(1,5,3));
tripletList.push_back(T(2,4,4));
tripletList.push_back(T(4,1,5));
tripletList.push_back(T(4,5,6));
spmat.resize(5,7); // define size
spmat.setFromTriplets(tripletList.begin(), tripletList.end());
for(int i=0; i<5; i++){ // I am accessing all cells just to clarify I need to access cell
for(int j=0; j<7; j++){
// Check if (i,j) is 0
if(spmat.coeffRef(i,j) != 0){
// Some analysis
value = spmat.coeffRef(i,j)*2; // just an example, more complex in the model
}
spmat.coeffRef(i,j) += value; // update (i,j)
}
}
cout << spmat << endl;
return 0;
}
由于行数比列小得多,因此我考虑访问列,然后检查行值,但无法处理SparseMatrix<double>::InnerIterator it(spmat, colid)
。