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

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AggregatePenalty(GeneSelector)
AggregatePenalty()所属R语言包：GeneSelector

                                        Aggregation of repeated rankings using a variance penalty approach
                                         聚合使用方差罚款方法重复排名

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The idea behind this form of aggregation is to find a compromise between quality on the one hand, represented by the list position/rank, and variability on the other hand. The latter is assessed by calling the function dispersion.
这种形式聚集背后的想法是找到一个妥协之间的质量，一方面表示列表中的位置/排名，另一方面变异。后者则是通过调用函数分散评估。


用法----------Usage----------


AggregatePenalty(RR, dispersion = c("sd", "mad", "iqr"), center = NULL, gamma = 0.05,...)



参数----------Arguments----------

参数：RR
An object of class RepeatedRanking.
对象类RepeatedRanking。


参数：dispersion
The dispersion measure to be used (s. dispersion):     
要使用分散措施（S.色散）：

"sd"standard deviation,  
“SD”的标准偏差，

"mad"median absolute deviation,  
“狂”中位数绝对偏差，

"iqr"interquartile range.   
“四分”四分范围。


参数：center
Optional numeric vector specifying for each gene the rank serving as center/location parameter for dispersion. If center = NULL, the reference ranking RR@original@ranking is used.
可选的数字向量，指定服务中心/位置参数为dispersion的排名为每个基因。如果center = NULL，参考排名RR@original@ranking使用。


参数：gamma
As basis of the aggregated ranking, the quantity (1-gamma)*center + gamma * dispersion is used, i.e. the variability aspect dominates as gamma tends to one.
汇总排名的基础上，数量(1-gamma)*center + gamma * dispersion使用，即变异性方面的主导gamma为往往一。


参数：...
Further arguments passed to dispersion.
进一步的参数传递给分散。


值----------Value----------

An object of class AggregatedRanking.
对象类AggregatedRanking。


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <br>
Anne-Laure Boulesteix



参见----------See Also----------

RepeatRanking, AggregateSimple, AggregateSVD, AggregateMC
RepeatRanking的，AggregateSimple的，AggregateSVD，AggregateMC


举例----------Examples----------


## Load toy gene expression data[＃加载玩具基因表达数据]
data(toydata)
### class labels[＃＃类的标签]
yy <- toydata[1,]
### gene expression[＃＃基因表达]
xx <- toydata[-1,]
### run RankingTstat[＃运行RankingTstat的]
ordT <- RankingTstat(xx, yy, type="unpaired")
### Generate Leave-one-out Foldmatrix[＃生成留出Foldmatrix]
loo <- GenerateFoldMatrix(y = yy, k=1)
### Get all rankings[＃获取所有排名]
loor_ordT <- RepeatRanking(ordT, loo)
### aggregate rankings[＃总排名]
agg_pen_ordT <- AggregatePenalty(loor_ordT, dispersion = "iqr", gamma = 0.3)
toplist(agg_pen_ordT)

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