Algorithm 删除包含无效元素的矩阵行或列，保留PCA的最大有效元素输入

背景： 我在MxN（N>>M）矩阵上进行PCA，矩阵中有一些无效值。我无法推断这些值，所以我需要删除所有这些值，这意味着我需要删除整个相应的行或列。当然，我想保留最大数量的数据。无效条目代表约30%的数据，但大部分数据完全填充在几行中，很少分散在矩阵的其余部分

一些可能的方法：

• 类似于，我将矩阵格式化为有效数据项等于1，无效项等于巨大的负数。然而，所有提出的解决方案都具有指数复杂性，我的问题更简单

• 计算每行或每列的比率（无效数据/有效数据），并删除最高比率。重新计算子矩阵的比率并删除最高的比率。（不确定一步可以安全删除多少行或列），依此类推，直到没有剩余的无效数据。这似乎是一个不错的解决方案，但我不确定它总是给出最佳解决方案

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我的猜测是，这是一个标准的数据分析问题，但令人惊讶的是，我无法在线找到解决方案。

这似乎是一个更适合cs.stackexchange.com的算法问题。由于列的数量远大于行的数量，我想删除一行比删除列的效果更大。如果没有关于上下文的更多细节，很难帮助您。只有当我们有一个比较解决方案的标准时，它才会成为一个算法问题。这似乎是一个更适合cs.stackexchange.com的算法问题。由于列的数量远大于行的数量，我想删除一行比删除列的效果更大。如果没有关于上下文的更多细节，很难帮助您。只有当我们有一个比较解决方案的标准时，它才会成为一个算法问题