quantileNormalize(HELP)
quantileNormalize()所属R语言包：HELP
Quantile normalization
位数标准化
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Apply quantile normalization to multiple bins of data, divided by a sliding window approach
适用于多个垃圾桶的数据位数标准化，除以一个滑动窗口方法
用法----------Usage----------
quantileNormalize(x, y, ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
the vector of numerical data to be normalized. If x is a matrix it is interpreted as a vector. x can also be of class "ExpressionSet".
数值数据的向量，进行标准化。 x如果是它被解释为向量的矩阵。 x类"ExpressionSet"也可以。
参数：y
an additional vector of numerical data to be used for binning. If y is a matrix it is interpreted as a vector. y can also be of class "ExpressionSet".
额外的数值数据向量，可用于分级。 y如果是它被解释为向量的矩阵。 y类"ExpressionSet"也可以。
参数：...
Arguments to be passed to methods (see quantileNormalize-methods):
被传递到方法的参数（见quantileNormalize-methods）：
element which element of AssayData to use for a given ExpressionSet input (default is "exprs")
element元素AssayData使用一个给定的ExpressionSet输入（默认为"exprs"）
sample which element of sampleNames to use as data (default is 1). Can be a character matching a sample name or simply an integer indicating which sample to choose. See getSamples.
sample元素sampleNames使用的数据（默认为1）。可以是一个字符匹配的样品名称或仅仅是一个整数，指示选择的样品。看到getSamples。
feature which element of featureData to use as binning variable (default is 1). Can be a character matching varLabel or simply an integer indicating which feature to choose. See getFeatures.
featurefeatureData作为分级变量（默认为1）使用的元素。可以是一个匹配varLabel“或只是一个整数，指示功能选择的字符。看到getFeatures。
num.bins number of bins (default is 10) used to divide the data
num.bins箱数（默认是10）来划分的数据
num.steps number of steps (default is 3) used to create bin offsets, resulting in bins of sliding windows
num.steps步数（默认为3），用于创建斌偏移，导致滑动窗口的垃圾箱
mode the binning mode to be used. This must be either "continuous" (default) or "discrete". "continuous" mode will divide the data into density-dependent bins. "discrete" mode will divide the data uniformly by binning data values.
mode要使用的分级模式。这必须是"continuous"（默认）或"discrete"。 "continuous"模式将数据划分成密度依赖箱。 "discrete"模式将数据划分，统一分级的数据值。
type an integer between 1 and 9 (default is 7) selecting one of the nine quantile algorithms: see quantile.
type1和9（默认为7）选择一个九位数算法之间的整数：quantile。
na.rm logical; if TRUE, missing values are removed from x and y. If FALSE any missing values cause an error.
na.rm逻辑;如果TRUE，遗漏值x和y删除。如果FALSE任何遗漏值导致错误。
\dots other arguments to be passed to quantile. See quantile.
\dots可以通过quantile其他参数。看到quantile。
值----------Value----------
Returns a vector of normalized numerical data according to input parameters.
根据输入参数，返回一个规范化的数值数据的向量。
作者（S）----------Author(s)----------
Reid F. Thompson (<a href="mailto:rthompso@aecom.yu.edu">rthompso@aecom.yu.edu</a>)
参见----------See Also----------
quantileNormalize-methods, quantile
quantileNormalize-methods，quantile
举例----------Examples----------
#demo(pipeline,package="HELP")[演示（管道，包=“帮助”）]
x <- rep(1:100,10)+10*rep(1:10,each=100)
y <- rep(1:20,each=50)
d <- density(quantileNormalize(x,y,num.bins=20,num.steps=1,mode="discrete"))
plot(density(x))
lines(d$x,d$y/3,col="red")
#rm(x,y,d)[RM（X，Y，D）]
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
|
发表于 2012-2-25 21:37:34
