R语言 fabia包 projFuncPos()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

projFuncPos(fabia)
projFuncPos()所属R语言包：fabia

                                        Projection of a Vector to a Non-negative Sparse Vector
                                         向量投影到一个非负稀疏向量

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

projFuncPos: R implementation of  projFuncPos.
projFuncPos：R的projFuncPos实施。


用法----------Usage----------



projFuncPos(s, k1, k2)




参数----------Arguments----------

参数：s
data vector.
数据向量。


参数：k1
sparseness, l1 norm constraint.
稀疏，L1范数的限制。


参数：k2
l2 norm constraint.
L2范数约束。


Details

详情----------Details----------

The projection minimize the Euclidean distance to the original vector  given an l_1-norm and an l_2-norm and enforcing non-negativity.
投影减少到原来的向量给予l_1规范和l_2的规范和执行非负欧几里德距离。

The projection is a convex quadratic problem which is solved iteratively where at each iteration at least one component is set to zero.
投影是一个凸二次其中至少一个组件，在每一次迭代设置为零，这是解决反复的问题。

In the applications, instead of the  l_1-norm a sparseness measurement is used which relates the l_1-norm to the l_2-norm:
在应用方面，而不是l_1范数1稀疏测量涉及l_1-范l_2-范：

Implementation in R.
R中的实现


值----------Value----------


参数：v
non-negative sparse projected vector.
非负稀疏预计向量。


作者（S）----------Author(s)----------


Sepp Hochreiter



参考文献----------References----------

‘Non-negative Matrix Factorization with Sparseness Constraints’, Journal of Machine Learning Research 5:1457-1469, 2004.

参见----------See Also----------

fabia, fabias, fabiap, fabi, fabiasp, mfsc, nmfdiv, nmfeu, nmfsc, plot, extractPlot, extractBic, plotBicluster, Factorization, projFuncPos, projFunc, estimateMode, makeFabiaData, makeFabiaDataBlocks, makeFabiaDataPos, makeFabiaDataBlocksPos, matrixImagePlot, summary, show, showSelected, fabiaDemo, fabiaVersion
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举例----------Examples----------



#---------------[---------------]
# DEMO[演示]
#---------------[---------------]

size <- 30
sparseness <- 0.7

s <- as.vector(rnorm(size))
sp <- sqrt(1.0*size)-(sqrt(1.0*size)-1.0)*sparseness

ss <- projFuncPos(s,k1=sp,k2=1)

s
ss


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