비-맹목적 적대적 작은 변동이 있는 경우에도 강건한 희소 주성분을 찾아내는 새로운 방법론을 제시하고, 이 방법론이 기존 방법론에 비해 더 넓은 범위의 상황에서도 주성분 벡터를 효과적으로 복구할 수 있음을 보여줍니다.
본 논문에서는 블록 대각화를 통해 Sparse PCA 문제를 효율적으로 해결하는 새로운 프레임워크를 제안하며, 이는 기존 알고리즘과의 통합을 통해 상당한 속도 향상을 가능하게 합니다.
