Lasso-MCM2018 Matlab代码

美赛学习参考，包含题目和 C 题原始数据。

Markdown是什么? Markdown是一种轻量级标记语言，以纯文本形式编写文档，并最终转换为HTML格式发布。它易读、易写、易更改，并具有跨平台兼容性。 谁创造了它? Markdown由Aaron Swartz和John Gruber共同设计，Aaron Swartz是著名的软件工程师、作家和互联网活动家。 为什么要使用它? 因为它简单易学，支持HTML转换，广泛应用于网站、电子邮件等，兼容性强，方便清晰地组织内容。 怎么使用它? Markdown的基本语法包括：标题、段落、区块引用、代码区块、强调、列表、分割线、链接、图片、反斜杠、符号`等。 4.1 标题: 使用=和-标记一级和二级标题。示例：# 一级标题、## 二级标题。

LASSO方法最早于1996年提出，通过引入惩罚函数，能够压缩回归系数，使得部分系数变为零，从而处理复共线性数据并获得偏估计。该方法的应用广泛，特别是在构建精简模型方面表现突出。

在学习Lasso时，这是从MATLAB中提取的程序，其中有一定点的个人注释，能够大体了解Lasso的运行结构。

2020年9月，最新版本的EWave已经独立安装（EWave 2.0）。此版本现在是一个独立的程序，自动安装Runtime 9.3。更新包括边界稳定性、图标/初始图像更新和时间增量更改，以提升计算速度。EWave计划CAGEO2018的电波代码包含EWave.exe软件，是经编译的MATLAB GUI代码，可独立执行。安装此软件需MATLAB Runtime 9.2和Microsoft Office（Excel）。推荐在Windows 10 64位系统下使用。附带文件包括Data.xlsx，用于Finero橄榄岩样品数据模板检查及数据导入，以及Template.xlsx，一个空Excel文件供用户填写示例。EWave_Exe.zip包含源代码，可在MATLAB编辑器中执行，支持多线程计算。

这是我在论文中模拟的Matlab SLAM代码，对ICIEA2018年会上基于EKF和最小二乘的SLAM算法进行了比较。代码正在整理中，即将发布。

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

本课程介绍了如何用Python编写模块化代码，以分析模拟炎症数据集。课程强调了自动化分析步骤和代码功能的重要性，避免手动重复操作。学习者将了解如何利用循环和函数封装来优化数据分析过程。