法达

R包FADA:高维监督分类的变量选择。FADA(FADA)软件包提供的功能旨在对高维和相关的轮廓进行监督分类。该方法结合了基于协变量相关性因子模型的去相关步骤和分类方法。可用的方法有Lasso正则化logistic模型(见Friedman等人(2010))、稀疏线性判别分析(见Clemmensen等人(2011))、收缩线性和对角判别分析(见M.Ahdesmaki et al.(2010))。对于FADA包提供的去相关数据,可以采用更多的分类方法。

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