正则化判别分析(RDA)

Question

我试图将RDA应用于我在R中的数据，在一些研究之后，我发现在R中有一个叫做"rda“的包，它似乎可以为我完成这项工作。但是，我看了那个包中RDA函数的描述，现在我有点困惑了：

R中的用法：

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)

我不知道在这种情况下"alpha“和"delta”代表什么。在RDA中，有两个参数" lambda“和" sigma "，其中lambda是一个复杂的参数，它指示线性和二次判别分析之间的平衡，σ是进一步调整协方差矩阵的另一个参数。两者都在0到1之间。

但是对于R中的"rda“函数，δ的默认值介于0到3之间，这使我感到困惑。

有人能帮我解释一下吗？谢谢!

Answer 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参数类似。

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

混合这两个包(某些函数的名称空间问题)并不是一个好主意，如果您想使用rda (或者相反)，最好分离klaR。