salsa算法python实现
时间: 2023-09-30 11:02:05 浏览: 53
SALSA算法(Spectral Analysis for Sparse Association mapping)是一种基于谱分析的遗传关联分析方法,用于在大规模基因组数据集中发现与性状相关的遗传变异。以下是SALSA算法的Python实现:
```python
import numpy as np
from scipy import linalg
def salsa(data, alpha=0.1):
# 对数据进行标准化
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)
# 计算数据的协方差矩阵
cov = np.cov(data, rowvar=False)
# 对协方差矩阵进行特征值分解
eig_val, eig_vec = linalg.eigh(cov)
# 对特征向量进行L1正则化
eig_vec = np.sign(eig_vec) * np.maximum(np.abs(eig_vec) - alpha, 0)
# 计算调整后的协方差矩阵
adj_cov = eig_vec.T @ cov @ eig_vec
# 对调整后的协方差矩阵进行特征值分解
adj_eig_val, adj_eig_vec = linalg.eigh(adj_cov)
# 获取前k个特征向量
k = np.argmax(np.abs(adj_eig_val))
return eig_vec @ adj_eig_vec[:, k]
```
使用示例:
```python
data = np.random.randn(100, 10) # 生成随机数据
result = salsa(data) # 进行SALSA算法计算
print(result)
```
注意,SALSA算法的输入应为二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个变量。输出为一个一维数组,表示每个变量的重要性得分。
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