现在,全球已进入互联网时代,在各个领域都能收集到丰富多样的数据信息.通过对这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率.但在实际问题应用中,这些海量的高维数据之间往往存在大量冗余.因此,如何对这些数据进行处理,找到数据之间的内在联系,已成为人们日益关注的问题.传统的主成分分析方法是很受欢迎的处理高维数据的降维工具,但其提取的主成分的元素大都是非零的,这就很难去解释主成分对应的具体特征是什么.稀疏主成分分析是在主成分
