在这里，我们提出了一种惩罚正交分量回归（POCRE）第页小的n个数据。按顺序构造正交分量，以在标准化后最大化其与响应残差的相关性。提出了一种新的惩罚框架，该框架通过经验贝叶斯阈值实现，可以有效地识别每个分量的稀疏预测因子。POCRE由于其领先稀疏主成分的顺序构造而具有计算效率。此外，这种构造还提供了其他属性，例如将高度相关的预测因子分组，并允许使用共线或近似共线预测因子。利用多变量响应，POCRE可以构建公共组件，从而建立大型变量的潜在模型第页小的n个数据。