预印本前沿

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1 篇论文

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On the Curse of Dimensionality in Private Sparse Covariance Estimation and PCA

Syamantak Kumar · Shourya Pandey · Purnamrita Sarkar · Kevin Tian首次提交 2026-06-20 · 修订 2026-06-20 · v1arXiv预印本

差分隐私稀疏协方差估计与PCA的维数灾难AI 解读

We study high-dimensional differentially private (DP) covariance estimation in the operator norm, and principal component analysis (PCA), under $k$ -row-column sparsity ( $k$ -RCS) of the covariance matrix. In the non-private setting, it is known that $\mathsf{poly}(k, \log d)$ samples suffice to solve both of these problems. However, the only comparable result known under DP (Wang et al. 2021) requires $Ω(d)$ samples under standard parameterizations of the problem. We…We study high-dimensional differentially private (DP) covariance estimation in the operator norm, and principal component analysis (PCA), under $k$-row-column sparsity ($k$-RCS) of the covariance matrix. In the non-private setting, it is known that $\mathsf{poly}(k, \log d)$ samples suffice to solve both of these problems. However, the only comparable result known under DP (Wang et al. 2021) requires $Ω(d)$ samples under standard parameterizations of the problem. We…

因子模型正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-12

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