Scaled PCA: A New Approach to Dimension Reduction

主成分分析 降维 稀疏PCA 计算机科学 维数(图论) 人工智能 数据挖掘 分析 数学 因子分析 机器学习 计量经济学 纯数学
作者
Dashan Huang,Fuwei Jiang,Kunpeng Li,Guoshi Tong,Guofu Zhou
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:68 (3): 1678-1695 被引量:63
标识
DOI:10.1287/mnsc.2021.4020
摘要

This paper proposes a novel supervised learning technique for forecasting: scaled principal component analysis (sPCA). The sPCA improves the traditional principal component analysis (PCA) by scaling each predictor with its predictive slope on the target to be forecasted. Unlike the PCA that maximizes the common variation of the predictors, the sPCA assigns more weight to those predictors with stronger forecasting power. In a general factor framework, we show that, under some appropriate conditions on data, the sPCA forecast beats the PCA forecast, and when these conditions break down, extensive simulations indicate that the sPCA still has a large chance to outperform the PCA. A real data example on macroeconomic forecasting shows that the sPCA has better performance in general. This paper was accepted by Kay Giesecke, Management Science Special Section on Data-Driven Prescriptive Analytics.
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