基于弹性网的稀疏近似主成分分析方法

主成分分析因能在损失极小信息的基础上极大地降低数据的维数且各个主成分相互正交而具有广泛的应用,但各个主成分是所有初始预测变量的线性组合,这不利于模型的解析.本文在主成分分析的基础上采用弹性网对各个主成分系数施行稀疏近似,得到了稀疏近似主成分分析(sPCA)算法.sPCA不但保留了原主成分分析的优点,而且因为其系数具有稀疏性,能极大地提高模型的解释性.