使用稀疏矩阵时，获得与矩阵响应的最小二乘拟合的最佳方法是什么？我的回归矩阵和响应矩阵都是稀疏的。在我的特定情况下，它们是多值因素，并且这些因素与计数变量相互作用。
slm.fit从SparseM包中选择是一种选择，但似乎没有简单的方法来构建SparseM模型矩阵。所有示例都使用密集矩阵创建它们，然后转换或从文件中读取它。这意味着我可以使用 Matrix 构建模型矩阵，然后将其写入文件，然后使用 SparseM 将其读取。不完全是一个很好的解决方案。
speedlm, sparse.lm.fit, 和glm4所有似乎都无法处理 Matrix 响应。我可以简单地speedlm为响应矩阵的每一列运行一次，但这非常低效。