急求：一个关于lars算法的问题

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请问各位：
我在做lasso问题时，用coef.lars这条命令得到了β的系数，但是是一个矩阵，怎么样可以精确的得到β估计值呢

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关键词：Lars ARS LAR LASSO 怎么样 算法 Lars LASSO

library(lars)
data(diabetes)
attach(diabetes)
object <- lars(x,y,type="lar")
options(digits = 3)
coef.lars(object,s=3.355)
>
age   sex   bmi   map    tc   ldl
  0.0   0.0 387.8  28.1   0.0   0.0
  hdl   tch   ltg   glu
  0.0   0.0 327.7   0.0

谢谢楼上，那s为什么要取3.335呢，这个s应该怎么定啊，烦劳再指点下

matlab也有lars function
其中的crossvalidate
可以算出 the optimal model position
然后给出the optimal parameters

朋友，非常感谢您的帮助，但我还是得用R编，因为不会用MATLAB

你可以试试glmnet()这个函数，也是可以解lasso的！

朋友，我就是想解决一下7楼的问题，把显著的β选出来，再把数值估计出来，可不可以帮我看看用R的lars怎么实现，万分感谢啊

object<-lars(x,y,"lar")
predict(objct,s=lambda,type="coefficient",mode="lambda")
或
coef(object,s=lambda,mode="lambda") ,
注意，参数中的两个lambda，前一个是你定的参数值，后一个是字符串。
最后你可以看图验证一下。
plot.lars(object)

昨天说的有问题,我今天又试了一下,看过他的帮助文件后,在coef()中的s=lambda,不是lasso中惩罚函数的lambda.我用glmnet看了一下两者的区别,s不是咱们常说的regularizatio parameter.
如果要解lasso,用glmnet效率更高.不妨可用这个函数来解决这个问题.