FLLat_tutorial.R
In FLLat: Fused Lasso Latent Feature Model

### R code from vignette source 'FLLat_tutorial.rnw'

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### code chunk number 1: FLLat_tutorial.rnw:110-114
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library(FLLat)
data(simaCGH)
result.pve <- FLLat.PVE(simaCGH,J.seq=1:(ncol(simaCGH)/2))
plot(result.pve)


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### code chunk number 2: FLLat_tutorial.rnw:139-142
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result.bic <- FLLat.BIC(simaCGH,J=5)
result.bic$lam1
result.bic$lam2


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### code chunk number 3: FLLat_tutorial.rnw:153-154
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plot(result.bic$opt.FLLat)


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### code chunk number 4: FLLat_tutorial.rnw:164-165
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plot(result.bic$opt.FLLat,type="weights")


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### code chunk number 5: FLLat_tutorial.rnw:227-231
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set.seed(1364)
result.fdr <- FLLat.FDR(simaCGH,result.bic$opt.FLLat)
result.fdr$thresh.control
plot(result.fdr)


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### code chunk number 6: FLLat_tutorial.rnw:268-274
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tr.dat <- simaCGH[,1:15]
tst.dat <- simaCGH[,16:20]
result.tr <- FLLat(tr.dat,J=5,lam1=1,lam2=9)
tst.pred <- predict(result.tr,newY=tst.dat)
plot(tst.dat[,1],xlab="Probe",ylab="Y")
lines(tst.pred$pred.Y[,1],col="red",lwd=3)