全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 R语言论坛
6039 4
2011-05-17
library(lars)
library(elasticnet)
data(pitprops)##相关系数矩阵
out1<-spca(pitprops,K=6,type="Gram",sparse="penalty",trace=TRUE,para=c(0.06,0.16,0.1,0.5,0.5,0.5))
这里面的para是什么意思?
谢谢!
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2011-5-18 00:42:44
1# statchao
是对每个主成分系数的l1 penalty的大小,这是用来调节不同的主成分对于sparsity的要求的。sparse principal components analysis并没有标准的方法,elastic net里面的sparse PCA是Zou et al. 2006 提出的,是根据降低reconstruction error的标准定义的。 这时的目标函数是一个关于矩阵误差Frobenius norm的elastic net。所以,和其他的elastic net 一样,你可以给出lasso penalty (l1 penalty)的要求。如果要得到k个主成分,可以要求这k个主成分的要求不同。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2011-8-8 22:26:01
请问楼主有否完整代码,共享一下啊,谢谢
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2016-2-21 17:33:03
ltx5151 发表于 2011-5-18 00:42
1# statchao
是对每个主成分系数的l1 penalty的大小,这是用来调节不同的主成分对于sparsity的要求的。s ...
请问你又稀疏主成分分析的完整代码吗?无论什么分析软件都可以
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2016-2-21 17:34:40
楼主可以分析一下稀疏主成分分析的完整代码吗?跪求啊
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群