本文提出一种有效的算法，用于对任意规模的矩阵进行低秩逼近，可以在保证精度的同时大大提高计算效率，实验结果证明了算法的可行性。
Sep, 2008
本文提出了一种基于单次随机算法的主成分分析法，适用于处理极大和高维度的数据，并且具有小的计算误差和低的存储成本。
Apr, 2017
本文介绍了针对 MATLAB 的基于随机化方法的低秩逼近算法，通过多个测试发现这些算法在准确性、速度和内存使用、易用性、可并行性和可靠性等方面都优于或至少与经典方法相当，但对于估计谱范数和计算最小奇异值及对应的奇异向量依然有待提高。
Dec, 2014
在统计分布设置中，研究了 PCA 的基本问题，介绍了一种在计算效率和估计误差方面都优于局部 ERM 解决方案的算法，通过进行简单的校正步骤来消除误差并提供一种估计器，还介绍了一种使用分布式矩阵向量乘法的迭代分布式算法，提供在广泛的参数范围内通信轮次的显着加速。
Feb, 2017
本文研究具有多台服务器的分布式计算环境，通过开发 PCA 算法来处理点集的低维子空间问题，进而解决异常检测以及聚类等计算问题，提出的新算法显著降低了 $k$-means 聚类与相关问题的计算以及通讯成本，并且经过实验验证，在解决方案质量方面具有忽略不计的退化。
Aug, 2014
探究主成分分析的背后真相及数学原理，为所有级别的读者提供更好的理解和应用此技术的时间、方法和动机。
Apr, 2014
本文探讨了不同 ially private PCA 方法的理论和实证性能，并提出了一种明确优化输出效用的新方法。我们发现其样本复杂度与现有程序的不同之处在于其与数据维度的缩放，而且在实际数据中，该方法与现有方法相比具有较大的性能差距。
Jul, 2012
本文介绍了一种基于主成分分析的算法，可以在多个应用领域中发现和拟合给定数据点的主要性质，同时克服了数据中存在的异常值和离群点的影响。所提出的算法能够在多项式时间内求解，且精度可以保证。
May, 2019
本研究提出了一种基于流处理的、使用有限内存的主成分分析算法，它可以在高维情况下有效地运行，并且在样本复杂度上比相关算法更好。
Jun, 2013
使用稀疏 PCA 算法，选择最大方差的坐标子集，估计特征向量并在原始基础上重新表达，在适当的稀疏性假设下，实现一元模型的一致性估计。
Jan, 2009