PySpark PCA：避免 NotConvergedException

我试图通过 ml.linalg 方法使用 PCA 来减少广泛的数据集（51 个特征，约 1300 个个体），如下所示：

1）将我的列命名为一个列表：

features = indi_prep_df.select([c for c in indi_prep_df.columns if c not in{'indi_nbr','label'}]).columns

2）导入必要的库

from pyspark.ml.feature import PCA as PCAML
from pyspark.ml.linalg import Vector
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.linalg import DenseVector

3）将特征折叠为 DenseVector

indi_feat = indi_prep_df.rdd.map(lambda x: (x[0], x[-1], DenseVector(x[1:-2]))).toDF(['indi_nbr','label','features'])

4）删除除了保留索引的功能之外的所有内容：

dftest = indi_feat.drop('indi_nbr','label')

5）实例化PCA对象

dfPCA = PCAML(k=3, inputCol="features", outputCol="pcafeats")

6）并尝试拟合模型

PCAout = dfPCA.fit(dftest)

但我的模型无法收敛（错误如下）。 我尝试过的事情： - 均值填充或零填充 NA 和 Null 值（视情况而定） - 减少特征数量（减少到25个，然后我改用SKlearn的PCA）

    Py4JJavaError: An error occurred while calling o2242.fit.
: breeze.linalg.NotConvergedException: 
    at breeze.linalg.svd$.breeze$linalg$svd$$doSVD_Double(svd.scala:110)
    at breeze.linalg.svd$Svd_DM_Impl$.apply(svd.scala:40)
    at breeze.linalg.svd$Svd_DM_Impl$.apply(svd.scala:39)
    at breeze.generic.UFunc$class.apply(UFunc.scala:48)
    at breeze.linalg.svd$.apply(svd.scala:23)
    at org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix.computePrincipalComponentsAndExplainedVariance(RowMatrix.scala:389)
    at org.apache.spark.mllib.feature.PCA.fit(PCA.scala:48)
    at org.apache.spark.ml.feature.PCA.fit(PCA.scala:99)
    at org.apache.spark.ml.feature.PCA.fit(PCA.scala:70)

我的配置是 50 个执行器，每个执行器 6GB，所以我不认为这是资源不足的问题（而且我在这里没有看到任何有关资源的信息）。

我的输入因子是百分比、整数和 2 位小数浮点数的混合，全部为正数和序数。这会导致收敛困难吗？

当我将 PySpark DF 转换为 Pandas DF 后，SKLearn 方法的收敛速度很快，没有遇到任何问题。