在数据预处理中，我们需要采集前的数据是非常庞大的。不妨将数据集D视作一个矩阵，每一行对应一个样本，每一列对应某个特征。
而在现实生活中，例如文档分类任务，以每一个字词作为一个特征，特征属性多大成千上万，即数千数万列，而相当一部分特征对于所考虑的问题具有“稀疏性”，也就是矩阵中许多列与当前学习任务无关。这一部分涉及到了特征降维等知识。
在此之前，由于属性的繁多，并不是每一个样本都具有所有属性。矩阵的每一行都将充斥着相当一部分零元素。当样本具有这样的稀疏性时，对学习任务会有不少的好处！例如，线性支持向量机之所以能在文字处理上有良好的性能，恰是由于文本数据在使用字频时具有高度的稀疏性，使得大部分问题都线性可分。而为了存储的高效性，必须了解一些稀疏矩阵的存储方法。
一、Coordinate(COO)
图一、Coordinate存储方式示例
这是最简单的存储格式，每一个元素需要一个三元组来表示，分别是 行号、 列号 以及 数值。这种方式简单易理解，但是空间不是最优的。
二、Compressed Sparse Row(CSR)
图二、Compressed Sparse Row存储方式示例一
CSR不是三元组，而是整体的编码方式。数值values和列号column indices与COO一致，表示一个元素以及其列号。行偏移row offsets表示某一行的第一个元素在数值values里面的起始偏移位置。如上图，行偏移长度为rows+1 （最后一个元素为矩阵内的样本总数，本例中为9）。设 i 表示第i行（矩阵索引号），i= 0, 1 , …… ,n ，当前行元素个数为num_i，则
num_i = rowoffsets[ i + 1 ]-rowoffsets[ i ]。
如第0行元素个数为2 - 0 = 2；第3行有元素[6 4]，即rowoffsets[4]- rowoffsets[3] = 9-7 = 2。
下面再看一个CSR的例子：
图三、Compressed Sparse Row存储方式示例二
Compressed Sparse Column(CSC) 是和CSR相对应的一种稀疏矩阵存储方式，即按列压缩的意思。一图二中CSR示例一矩阵为示范进行CSC存储：
Column Offsets：0 2 5 7 9
Row Indices： 0 2 0 1 3 1 2 2 3
Values： 1 5 7 2 6 8 3 9 4
三、ELLPACK（ELL）
图四、ELLPACK存储方式示例
ELLPACK用两个与原矩阵行相同的矩阵分别存储列号（column indices）和数值（values）。如果没有元素了可以用 * 代替。特别地，如果某一样本（特定一行）所包含的属性信息过多，会导致列号矩阵和数值矩阵变得异常的“胖”，其他行结尾存在许多 * 标记，浪费存储空间。
四、Hybrid（HYB） ELL+COO
图五、Hybrid存储方式示例
为了解决单独ELL存储时出现的：某一个样本（某一特定行）属性过多（非零元素过多）导致的存储空间浪费（补太多的符号 *），我们将ELL存储和COO存储结合。设定一个最大列数设定ELL存储时的数值矩阵和列号矩阵。将多余的元素再通过COO存储方式以三元组的方式进行存储。
五、Diagonal（DIA）
图六、Diagonal存储方式示例
顾名思义，对角线储存法以每一对角线的元素为对线，将其按列存入矩阵中。按照对角线方式存储时，存储矩阵的列代表对角线，行代表行。省略全零的对角线。
这里的行对应行，所以5 、6是分别在第三行第四行的，前面补上无效元素*。按照这种方式存储矩阵，如果源实矩阵就是一个对角性很好的矩阵那么压缩效率会非常高。比如图七的上图，而如果是随机矩阵的话（图七下图），效率会非常糟糕。
图七、Diagonal存储方式示意图
图八、存储方式实用性简单总结
选择稀疏矩阵存储格式的一些经验：
1. DIA和ELL格式在进行稀疏矩阵-矢量乘积(sparse matrix-vector products)时效率最高，所以它们是应用迭代法(如共轭梯度法)解稀疏线性系统最快的格式；
2. COO和CSR格式比起DIA和ELL来，更加灵活，易于操作；
3. ELL的优点是快速，而COO优点是灵活，二者结合后的HYB格式是一种不错的稀疏矩阵表示格式；
4. 根据Nathan Bell的工作，CSR格式在存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数(Bytes per Nonzero Entry)最为稳定（float类型约为8.5，double类型约为12.5），而DIA格式存储数据的非零元素平均使用的字节数与矩阵类型有较大关系，适合于StructuredMesh结构的稀疏矩阵（float类型约为4.05，double类型约为8.10），对于Unstructured Mesh以及Random Matrix,DIA格式使用的字节数是CSR格式的十几倍；
5. 从我使用过的一些线性代数计算库来说，COO格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，如matrix market即采用COO格式，而CSR格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。