相关系数筛选：计算特征之间的相关系数，并选择其中一个特征作为代表。例如，可以选择与目标变量相关性最大的特征作为代表，然后在代表特征上运行自适应 Lasso。这个方法筛选出来的特征是几个

相关系数筛选方法可以根据具体的需求和数据集进行调整，因此得到的特征数量可能会有所不同。一般来说，该方法会选择与目标变量相关性最大的特征作为代表，并在代表特征上运行自适应 Lasso。 如果你只想选择一个特征作为代表，则最终得到的特征数量就是 1。如果你希望选择多个特征作为代表，则最终得到的特征数量就会增加。具体来说，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 计算所有特征之间的相关系数矩阵。 2. 对于每个特征，计算其与目标变量的相关系数。 3. 选择与目标变量相关性最大的 k 个特征作为代表。 4. 在代表特征上运行自适应 Lasso，并选择非零系数的特征作为最终的特征集合。 其中，k 的取值可以根据实际情况进行调整。如果 k=1，则最终得到的特征数量为 1；如果 k>1，则最终得到的特征数量将会增加。