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我有一个很大的术语文档矩阵，想使用 matlab 提供的非负矩阵分解函数。问题是在第 1 次迭代之后，内存使用率迅速上升并达到顶峰（我的系统有 6GB），另一方面，CPU 使用率水平变得非常低（大约 1%-5%）。整个系统的行为就像它已经崩溃一样，只有等待很长时间才能完成第二次迭代。（请注意，要获得好的结果需要更多的迭代）。

问题：

如果有人对此有任何经验，或者使用比我更大的矩阵运行 nnmf()，我真的很想知道他/她实际上是如何克服上述问题的。

另外：我用较小的矩阵（大约 7000x1800）完成了这个，没有问题。我使用稀疏矩阵是因为术语文档矩阵有很多零元素，这有助于减少需要存储的空间。例如，在我的情况下，术语文档矩阵具有14608 * 18828 = 275039424元素和sum(sum(spa~=0)) = 1312582非零元素：

>> whos
Name          Size                    Bytes  Class     Attributes

full      14608x18828            2200315392  double              
spa       14608x18828              21151944  double    sparse
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我想我们都看过太多《星际迷航》的剧集了。我们的计算机不是无限快的，也不是无限量的内存。我们期望我们几乎可以进行任何我们想要的计算，并且几乎立即获得结果，这让我们感到厌烦。仅仅因为您想要处理大型矩阵的分解并不意味着您将能够这样做。获得更多内存来处理这种大小的问题。或者解决较小的问题。

您描述的矩阵甚至不是非常稀疏，它们的分解将基本上是完全完整的。稀疏矩阵很少有价值，除非非零值的数量占总数的一小部分。只有 50% 零值的稀疏矩阵是对工具的浪费。例如，

>> A = randi([0 1],100, 100);
>> B = sparse(A);
>> whos
  Name        Size             Bytes  Class     Attributes

  A         100x100            80000  double              
  B         100x100            81480  double    sparse

看到这里 A 是 50% 的零，但稀疏形式实际上比完整版本需要更多的内存来存储！请记住，您不仅需要存储非零元素，还需要存储它们的位置。

好的，所以稀疏存储效率不高。但是，您肯定可以在运营效率方面获得收益吗？甚至不是这样。使用 Steve Eddins timeit 函数进行比较，我得到以下结果：

>> timeit(@() A*A)
ans =
   7.3604e-05

>> timeit(@() B*B)
ans =
    0.0014884

所以稀疏乘法比全乘法慢得多。

本质上，只有 50% 为零的稀疏矩阵正在浪费稀疏形式的功能。如果矩阵更加稀疏，结果会有所不同。

于 2012-08-21T14:16:41.257 回答
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终于奏效的东西：

我检查了nnmf.m文件（Matlab提供的算法实现）并试图理解代码。有一个名为“d”的变量执行以下操作：d = a - w*h; 并且是一个与“a”具有相同维度的完整矩阵（即大型术语文档矩阵）：

Name             Size                    Bytes  Class      Attributes
a            14608x18828              21151944  double     sparse    
d            14608x18828            2200315392  double               
...
h                4x18828                602496  double               
h0               4x18828                602496  double               
...
w            14608x4                    467456  double               
w0           14608x4                    467456  double

为了节省一些内存空间，我曾经clear在不需要时删除此矩阵。旧 nnmf.m文件的一部分：

d = a - w*h;
dnorm = sqrt(sum(sum(d.^2))/nm);
dw = max(max(abs(w-w0) / (sqrteps+max(max(abs(w0))))));
dh = max(max(abs(h-h0) / (sqrteps+max(max(abs(h0))))));
delta = max(dw,dh);

被这个新的取代：

d = a - w*h;
dnorm = sqrt(sum(sum(d.^2))/nm);
clear d;
dw = max(max(abs(w-w0) / (sqrteps+max(max(abs(w0))))));
dh = max(max(abs(h-h0) / (sqrteps+max(max(abs(h0))))));
delta = max(dw,dh);

clear d was added there because d was never used after that. For the term-document matrix that was being used, this worked without causing memory problems.

于 2012-08-22T08:07:33.817 回答