Eu apenas tentei usar o IncrementalPCA do sklearn.decomposition, mas ele lançou um MemoryError assim como o PCA e o RandomizedPCA antes. Meu problema é que a matriz que estou tentando carregar é muito grande para caber na RAM. No momento, ele é armazenado em um banco de dados hdf5 como um conjunto de dados de forma ~ (1000000, 1000), então eu tenho 1.000.000.000 valores float32. Eu pensei que IncrementalPCA carrega os dados em lotes, mas aparentemente ele tenta carregar o conjunto de dados inteiro, o que não ajuda. Como esta biblioteca deve ser usada? O formato hdf5 é o problema?

from sklearn.decomposition import IncrementalPCA
import h5py

db = h5py.File("db.h5","r")
data = db["data"]
IncrementalPCA(n_components=10, batch_size=1).fit(data)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/software/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/sklearn/decomposition/incremental_pca.py", line 165, in fit
    X = check_array(X, dtype=np.float)
  File "/software/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 337, in check_array
    array = np.atleast_2d(array)
  File "/software/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 99, in atleast_2d
    ary = asanyarray(ary)
  File "/software/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 514, in asanyarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)
  File "h5py/_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper (-------src-dir-------/h5py/_objects.c:2458)
  File "h5py/_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper (-------src-dir-------/h5py/_objects.c:2415)
  File "/software/anaconda/2.3.0/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 640, in __array__
    arr = numpy.empty(self.shape, dtype=self.dtype if dtype is None else dtype)
MemoryError

Obrigado pela ajuda