对称阵稀疏主成分分析及其在充分降维问题中的应用  

Sparse principal component analysis for symmetric matrix and application in sufficient dimension reduction

作　　者：邵伟[1] 祝丽萍[2] 刘福国[2] 王秋平[2] 

机构地区：[1]山东大学数学学院,山东济南250100 [2]昌吉学院数学系,新疆昌吉831100

出　　处：《山东大学学报（理学版）》2012年第4期116-120,126,共6页Journal of Shandong University(Natural Science)

基　　金：国家重点基础研究发展规划项目计划(973计划)项目(2007CB814900);昌吉学院研究群体项目(2011YJQT01);昌吉学院科学基金项目(2011YJYB005;2011SSQD002)

摘　　要：讨论了对称阵的稀疏主成分分析,并给出估计的渐近结果。基于蒙特卡洛分析的模拟实验展示了在充分降维中稀疏主成分的优势。Sparse principal component analysis（SPC） for symmetric matrix and application are discussed.Asymptotic properties are obtained.Monte Carlo based simulations are used to illustrate the efficacy of the new method.

关 键 词：对称阵 主成分分析 稀疏主成分分析 充分降维 蒙特卡洛 LASSO 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]