具有非常大的数据维数的主成分分析

我有一组样本（向量），每个样本的维数都大约为M（10000），集合的大小也约为N（10000），我想查找第一个（具有最大的特征值）这个集合的10个PC。由于样本的大尺寸，我无法在合理的时间内计算共变矩阵。有没有任何方法可以选择PC而无需计算完整的COV矩阵或可以有效处理大量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。具有非常大的数据维数的主成分分析

来源

2013-02-13 distantTransformer

NIPALS - 非线性迭代偏最小二乘

例如参见这里：http://en.wikipedia.org/wiki/NIPALS

来源

2013-02-13 16:29:38

具有非常大的数据维数的主成分分析

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