论高维数据中主成分个数的选取
统计方法学
2018-06-29 v1
摘要
我们考虑在维数远高于观测数时应用主成分分析应保留多少个成分的问题。为了估计成分个数，我们提出对去除前导主成分后得到的残差得分平方长度的偏度进行序贯检验。如果所有方差发散的主成分均被去除，则残差长度渐近左偏；否则右偏。我们证明了所提估计量具有一致性，在高维数值模拟研究中表现良好，并在多个真实数据实例中提供了合理的估计。
引用
@article{arxiv.1708.04981,
title = {On the number of principal components in high dimensions},
author = {Sungkyu Jung and Myung Hee Lee and Jeongyoun Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04981},
year = {2018}
}