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Fast, Exact Bootstrap Principal Component Analysis for p > 1 Million

Aaron Fisher · Brian Caffo · Brian Schwartz · Vadim Zipunnikov刊期 2016-04-02 · 卷 111（514）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

百万维以上数据的快速精确 Bootstrap 主成分分析AI 解读

Many have suggested a bootstrap procedure for estimating the sampling variability of principal component analysis (PCA) results. However, when the number of measurements per subject (p) is much larger than the number of subjects (n), calculating and storing the leading principal components (PCs) from each bootstrap sample can be computationally infeasible. To address this, we outline methods for fast, exact calculation of bootstrap PCs, eigenvalues, and scores. Our methods…

因子模型Bootstrap 与重抽样
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