稀疏数据

我想使用决策树算法来处理稀疏数据，但不知道如何入手。我有一些稀疏矩阵数据，其中大部分特征值都是0，只有极少属性非0。在这种情况下，应该如何选择特征属性来构建决策树？是否需要对数据进行特殊处理，比如降维或填充缺失值？另外，对于稀疏数据，有哪些常见的决策树算法适用于这...

我最近在使用LLE算法来降维，但是我的数据集很稀疏。我想知道LLE算法在处理稀疏数据时效果如何？我是否需要对数据进行额外的处理才能得到准确的结果？有没有更适合处理稀疏数据的降维算法推荐？希望能得到一些有关LLE算法在处理稀疏数据方面的实践经验和建议。 ...

对于大数据分析，是否适用K近邻算法？在处理大规模数据时，K近邻算法的运行时间会随数据数量呈指数级增长，并且算法需要占用大量内存，因此在大数据场景下效率较低。同时，由于K近邻算法基于距离度量，无法处理高维稀疏数据，因此在某些复杂场景下，算法的准确率也难以保证。但是，在...

我想了解随机森林算法是否适用于处理稀疏数据。我的数据集由大量的零值组成，而且特征维度较高。我对随机森林算法的可行性产生了疑问。如果有经验丰富的专家能提供一些指导和建议，我将不胜感激。另外，我还想知道如果随机森林算法不适用于稀疏数据，是否还有其他一些算法可以应用于...

我正在尝试处理一些大规模稀疏数据，在R语言中该如何处理呢？我已经尝试过使用传统的数据结构来存储和处理数据，但是由于数据规模过大，导致我的计算机很快就崩溃了。因此，我需要一些可以处理稀疏数据的R语言库或技术。有哪位熟悉这方面的老师可以给我提供一些指导或建议吗？谢谢！ ...