我有一组样本（向量），每个样本的维度约为 M（10000），集合的大小也约为 N（10000），我想首先找到（具有最大特征值）这组的 10 个 PC。由于样本的维度很大，我无法在合理的时间内计算协变矩阵。是否有任何方法可以在不计算完整 cov 矩阵的情况下选择 PC，或者可以有效处理大维度数据的方法或类似的方法？所以这些方法应该比 O(M*M*N) 需要更少的操作。
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NIPALS——非线性迭代偏最小二乘法
例如，请参见此处：http ://en.wikipedia.org/wiki/NIPALS
于 2013-02-13T16:29:38.690 回答
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伙计们，也许它会有所帮助，我在 EM-PCA 方法系列中找到了解决方案（例如，参见 http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~cyy/learning/papers/PCA_RoweisEMPCA。 .pdf )
于 2018-04-24T03:19:59.417 回答