SPCArt算法，利用旋转（正交变换更为恰当，因为没有体现出旋转这个过程），交替迭代求解sparse PCA。
对以往一些SPCA算法复杂度的总结
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注：
Notation
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论文概述
就是普通PCA的前个载荷向量（loadings,按照特征值降序排列）
也是彼此正交的，张成同一子空间的向量组。
原始问题
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如果能解出来，当然好，可是这是一个很难求解的问题，所以需要改进。
问题的变种
直接用表示了，为了符号的简洁。
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变成这个问题之后，我们所追求的便是
1.我们希望
2.
算法
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这是一个交替迭代算法，我们来分别讨论。
固定,计算
当固定,之后，问题就退化为：
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这个问题在Sparse Principal Component Analysis（Zou 06）这篇论文里面也有提到。
上述最小化问题，可以变换为
若
就是要最大化：
当(注意是正交矩阵)。
固定，求解 （）
1-范数
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注意：
经过转换，上述问题还等价于：
通过分析（蛮简单的，但是不好表述），可以得到：
（新的初始问题）
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等价于：
显然，若,，此时函数值为
若,值为，所以，为了最小化值，取：
,也就是说，
否则，
T-sp 考虑稀疏度的初始问题
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等价于：
在条件不变的情况下。
证明挺简单的，但不好表述，就此别过吧。
最优解是：
T-en 考虑Energy的问题
文章到此并没有结束，还提及了一些衡量算法优劣的指标，但是这里就不提了。大体的思想就在上面，我认为这篇论文好在，能够把各种截断方法和实际优化问题结合在一起，很不错。
代码
def Compute_R(X, V):
W, D, Q_T = np.linalg.svd(X.T @ V)
return W @ Q_T
def T_S(V, R, k): #k in [0,1)
Z = V @ R.T
sign = np.where(Z < 0, -1, 1)
truncate = np.where(np.abs(Z) - k < 0, 0, np.abs(Z) - k)
X = sign * truncate
X = X / np.sqrt((np.sum(X ** 2, 0)))
return X
def T_H(V, R, k): #k in [0,1) 没有测试过这个函数
Z = V @ R.T
X = np.where(np.abs(Z) > k, Z, 0)
X = X / np.sqrt((np.sum(X ** 2, 0)))
return X
def T_P(V, R, k): #k belongs to {0, 1, 2, ..., (p-1)} 没有测试过这个函数
Z = V @ R.T
Z[np.argsort(np.abs(Z), 0)[:k], np.arange(Z.shape[1])] = 0
X = Z / np.sqrt((np.sum(Z ** 2, 0)))
return X
def Main(C, r, Max_iter, k): #用T_S截断 可以用F范数判断是否收敛，为了简单直接限定次数
value, V_T = np.linalg.eig(C)
V = V_T[:r].T
R = np.eye(r)
while Max_iter > 0:
Max_iter -= 1
X = T_S(V, R, k)
R = Compute_R(X, V)
return X.T
结果，稀疏的程度大点，反而效果还好点。