matalb实现241个样本，1900个参数的lasso回归，10折交叉验证，筛选最优模型，求取R2和参与模型的参数。

您可以使用MATLAB中的Lasso回归函数来实现您的要求。下面是一个示例代码，用于实现241个样本，1900个参数的Lasso回归，并进行10折交叉验证以筛选最优模型，并计算R2值和参与模型的参数：

% 假设您已经有一个名为X的大小为241x1900的特征矩阵和一个名为y的241x1的响应变量向量

% 设置交叉验证的折数
k = 10;

% 定义存储R2值和参数的变量
r2_values = zeros(k, 1);
selected_params = cell(k, 1);

% 进行交叉验证
cv = cvpartition(size(X, 1), 'KFold', k);
for i = 1:k
    % 获取训练集和测试集的索引
    train_idx = cv.training(i);
    test_idx = cv.test(i);
    
    % 在训练集上进行Lasso回归
    [B, FitInfo] = lasso(X(train_idx, :), y(train_idx));
    
    % 使用测试集计算R2值
    y_pred = X(test_idx, :) * B + FitInfo.Intercept;
    y_true = y(test_idx);
    r2_values(i) = 1 - sum((y_true - y_pred).^2) / sum((y_true - mean(y_true)).^2);
    
    % 记录参与模型的参数
    selected_params{i} = B(:, FitInfo.Index1SE) ~= 0;
end

% 计算平均R2值和参与模型的参数
mean_r2 = mean(r2_values);
selected_params_all = cat(2, selected_params{:});

% 输出结果
disp(['平均R2值：' num2str(mean_r2)]);
disp(['参与模型的参数数量：' num2str(sum(selected_params_all))]);

请注意，上述代码中的X是大小为241x1900的特征矩阵，y是大小为241x1的响应变量向量。您需要将这些数据替换为您自己的数据。

此代码将进行10折交叉验证，计算每个折叠的R2值，并记录参与模型的参数。最后，它计算平均R2值和参与模型的参数数量，并将结果输出到命令窗口。