该文综述稀疏主成分分析（sPCA）研究，涵盖坐标选择、阈值法、迭代阈值、半定规划松弛及增广拉格朗日算法等方法，在高维稀疏假设下估计稀疏载荷与主成分子空间，实现一致或最优恢复，并提升解释性与计算效率；同时指出sPCA在得分、残差和方差解释上的不一致与局限，并比较各方法在合成与真实数据上的表现。