SSA优化LASSO的伪代码

以下是SSA优化LASSO的伪代码：

输入：数据矩阵 X，响应变量 y，L1正则化参数 λ，SSA正则化参数 γ，迭代次数 T
输出：稀疏系数向量 β

1. 初始化 β0 = 0，计算 XTX 和 XTy
2. 对于 t = 1, 2, ..., T，执行以下步骤：
a. 计算残差向量 r = y - Xβt-1
b. 对于每个特征 j = 1, 2, ..., p，计算 Sj = 2XTj r - 2XTj Xβt-1 + γβt-1j/|βt-1j|
c. 对于每个特征 j = 1, 2, ..., p，更新 βtj = sign(Sj) max(|Sj| - λ, 0)
3. 返回 βT

其中，XTj 表示 X 的第 j 列向量，|·| 表示绝对值，sign(·) 表示取符号函数。该算法使用 L1 正则化和 SSA 正则化来促进稀疏解，并使用坐标下降法来优化目标函数。