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亚马逊SageMaker kMeans不会将稀疏矩阵(csr_matrix)作为输入，在使用密集矩阵之前还有其他选择吗？

在使用亚马逊SageMaker kMeans之前，如果不希望使用密集矩阵作为输入，还有其他选择。一种选择是使用稀疏矩阵的压缩格式，例如COO（Coordinate）格式或CSC（Compressed Sparse Column）格式。这些格式可以在内存中更有效地表示稀疏矩阵，并且可以作为输入传递给SageMaker kMeans。

另一种选择是使用特征哈希技术（Feature Hashing）。特征哈希是一种将高维稀疏特征映射到低维稠密特征的技术。通过使用哈希函数，可以将稀疏特征映射到固定大小的特征空间，然后将这些特征作为输入传递给SageMaker kMeans。

除了上述方法，还可以考虑使用其他机器学习算法或库来处理稀疏矩阵。例如，可以使用scikit-learn库中的其他聚类算法，如DBSCAN或MeanShift，来处理稀疏矩阵。

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