基于迭代光滑L1／2算法的變量選擇
摘要：變量選擇是統計學中重要的問題之一，而利用正則化方法來進行變量選擇是近年來研究的熱點．采用一種迭代光滑L1／。算法，通過增加參數稀疏化閾值條件，使其中絕對值較小的回歸參數稀疏為0，從而實現變量選擇的功能．將該算法與Lasso （least absolute shrinkage and selection operator） ，自適應Lasso以及L1／2正則化方法進行比較，數值模擬結果表明該算法同樣具有良好的變量選擇和預測能力，最后將該算法應用到實際的前列腺數據分析．
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