给我SPCA算法的代码

下面是 SPCA（稀疏主成分分析）算法的 Python 代码实现：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

def SPCA(X, k, alpha=0.5, max_iter=100):
    """SPCA算法实现

    Parameters:
    ----------
    X : np.ndarray
        数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征
    k : int
        降维后的维数
    alpha : float, optional (default=0.5)
        控制稀疏程度的超参数，范围为(0,1)
    max_iter : int, optional (default=100)
        最大迭代次数

    Returns:
    ----------
    np.ndarray
        降维后的数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征
    """
    # 将数据矩阵中心化
    X = X - np.mean(X, axis=0)

    # 使用PCA算法得到前k个主成分
    pca = PCA(n_components=k)
    Z = pca.fit_transform(X)

    # 初始化稀疏系数矩阵
    S = np.zeros((k, X.shape[1]))

    # 迭代更新稀疏系数矩阵
    for i in range(max_iter):
        for j in range(X.shape[1]):
            # 更新第j列的稀疏系数
            S[:, j] = l1_norm(Z[:, j], alpha)

        # 更新主成分
        Z = X.dot(S.transpose()) / (S.dot(S.transpose()))

    # 返回降维后的数据矩阵
    return X.dot(S.transpose())

def l1_norm(x, alpha):
    """计算L1范数

    Parameters:
    ----------
    x : np.ndarray
        向量
    alpha : float
        控制稀疏程度的超参数，范围为(0,1)

    Returns:
    ----------
    np.ndarray
        L1范数
    """
    return np.sign(x) * np.maximum(np.abs(x) - alpha, 0)

使用示例：

# 生成样本数据
X = np.random.randn(100, 10)

# 调用SPCA算法进行降维
X_new = SPCA(X, k=3, alpha=0.5)

# 输出降维后的数据矩阵
print(X_new.shape)