lasso算法matlab代码

以下是使用Lasso算法进行线性回归的MATLAB代码示例：

% 生成样本数据
n = 100; % 样本数量
p = 10; % 特征数量
X = randn(n, p); % 生成随机特征矩阵
beta = randn(p, 1); % 生成随机真实参数向量
y = X * beta + randn(n, 1); % 生成随机响应变量

% 使用Lasso算法进行线性回归
[B, FitInfo] = lasso(X, y, 'Lambda', 0.1); % 设置L1正则化系数Lambda为0.1
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log'); % 绘制正则化路径图
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'CV'); % 绘制交叉验证误差图
bestIdx = FitInfo.IndexMinMSE; % 找到交叉验证误差最小的模型索引
bestB = B(:, bestIdx); % 获取最佳模型的参数向量

上述代码中，使用`randn`函数生成随机数据，然后调用`lasso`函数进行线性回归，其中通过设置`'Lambda'`参数控制L1正则化系数的大小。最后，通过`lassoPlot`函数绘制正则化路径图和交叉验证误差图，以及通过`FitInfo`结构体获取最佳模型的参数向量。

相关问题

LASSO算法 matlab

在MATLAB中，通过参数Alpha的选择可以使用LASSO算法。具体代码表示为：
[b,fitinfo] = lasso(x,y,'CV',10,'Alpha',0.2);
其中，x为输入自变量，y为因变量；CV表示交叉验证；Alpha表示惩罚参数，当Alpha为0时，表示使用LASSO算法。这段代码执行后，会返回稀疏系数以及交叉验证的结果。通过最小化均方误差(MinMSE)来确定最佳的稀疏系数。具体的稀疏系数选择可以参考第4至6行的代码。

LASSO算法是一种常用的正则化约束或变量稀疏筛选的方法，在各个行业中得到广泛应用，如食品、化工、医药和通信行业等。LASSO算法基于最小二乘法，通过添加变量约束实现特征筛选或变量稀疏。除了LASSO算法外，还有一种改进的算法叫做Elastic net算法，它是由Zou等人于2005年提出的，相比于LASSO算法，Elastic net算法在分析性能上更优。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB经典代码实现---LASSO和Elastic net](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/105442946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

admm算法matlab代码

以下是ADMM算法的MATLAB代码示例：

% ADMM algorithm for solving the LASSO problem
% min 1/2*||Ax-b||_2^2 + lambda*||x||_1

% Input:
% A: measurement matrix
% b: measurement vector
% lambda: regularization parameter
% rho: penalty parameter for ADMM
% max_iter: maximum number of iterations
% tol: tolerance for stopping criteria

% Output:
% x: solution of the LASSO problem

function x = admm_lasso(A, b, lambda, rho, max_iter, tol)

% get dimensions of A
[m, n] = size(A);

% initialize variables
x = zeros(n, 1);
z = zeros(n, 1);
u = zeros(n, 1);
Atb = A'*b;
AtA = A'*A;

% ADMM loop
for k = 1:max_iter
    
    % update x
    x = (AtA + rho*eye(n)) \ (Atb + rho*(z - u));
    
    % update z
    zold = z;
    z = soft_threshold(x + u, lambda/rho);
    
    % update u
    u = u + x - z;
    
    % check for convergence
    r = x - z;
    s = rho*(z - zold);
    eps_pri = sqrt(n)*tol + tol*max(norm(x), norm(z));
    eps_dual = sqrt(n)*tol + norm(s);
    if norm(r) < eps_pri && norm(s) < eps_dual
        break;
    end
    
end

end

% soft thresholding operator
function y = soft_threshold(x, lambda)
y = sign(x) .* max(abs(x) - lambda, 0);
end

这是一个简单的示例，可以根据需要进行修改。