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背景
懒得说了，毕竟和上一篇作者都是一个人，有特殊的情况是，上次做的复杂度过大，这次降低了复杂度。
Notation
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Sparse PCA
在上篇论文里面，也提到了这个式子。上次是用它来进行一个robust的解释，这一次，是来试图解决这个问题。
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，为
的特征值，且降序排列。
首先，考虑，的时候，
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所以，
再考虑,
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通过最大化
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Semidefinite Relaxation
为了求解上面的问题，需要做一些改变，和上篇论文，思想差不多。
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问题是凸的不是凹的，这样没法求最大值。所以（其实没怎么懂），改，
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Low Rank Optimization
但是呢，求解这个问题比较费时，所以又转换思路，欲将分解，从这以后，我就没怎么看了，所以也不怎么懂（估计看了也不怎么懂。）
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Sorting and Thresholding
这里讲怎么选特征？
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为了节省计算成本，做了一些改进：
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反正我觉得上面俩种方法都蛮蠢的。
