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On the number of principal components in high dimensions

Sungkyu Jung · Myung Hee Lee · Jeongyoun Ahn刊期 2018-06-01 · 卷 105（2）Biometrika已编入正刊

高维情形下主成分数量的选择AI 解读

We consider how many components to retain in principal component analysis when the dimension is much higher than the number of observations. To estimate the number of components, we propose to sequentially test skewness of the squared lengths of residual scores that are obtained by removing leading principal components. The residual lengths are asymptotically left-skewed if all principal components with diverging variances are removed, and right-skewed otherwise. The…

因子模型高维与机器学习
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