R中的正则化判别分析（RDA）答案

【问题标题】：Regularised discriminant analysis (RDA) in RR中的正则化判别分析（RDA）
【发布时间】：2014-01-19 11:52:30
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中的数据上应用 RDA，经过一些研究后，我发现 R 中有一个名为“rda”的包，它似乎可以为我完成这项工作。但是，我查看了该包中 RDA 函数的描述，现在我有点困惑：

R 中给出的用法：

rda(x, y, xnew=NULL, ynew=NULL, prior=table(y)/length(y),alpha=seq(0, 0.99, len=10), delta=seq(0, 3, len=10), regularization="S", genelist=FALSE, trace=FALSE)

我不确定在这种情况下“alpha”和“delta”代表什么。我被告知在 RDA 中有两个参数“lambda”和“sigma”，其中 lambda 是一个复杂度参数，指示线性和二次判别分析之间的平衡，而 sigma 是进一步正则化协方差矩阵的另一个参数。它们都在 0 和 1 之间。

但是对于 R 中的这个“rda”函数，delta 的默认值在 0 到 3 之间，这让我很困惑。

谁能帮我解释一下？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r rda

【解决方案1】：

您可以使用包klaR，它有一个函数rda，其正则化参数的参数化与您描述的类似。

 detach(package:rda)     
 require(klaR)
 data(iris)
 x <- rda(Species ~ ., data = iris, gamma = 0.05, lambda = 0.2)
 predict(x, iris)

混合两个包不是一个好主意（某些功能的命名空间问题），如果你想使用klaR（或相反），最好分离rda。

【讨论】：

谢谢，是的，我认为 klaR 是我正在寻找的包。