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

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BssWssFast(iterativeBMA)
BssWssFast()所属R语言包：iterativeBMA

                                        Between-groups sum-of-squares to within-groups sum-of-squares
                                         组间平方和组内的总和的平方

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This is a univariate technique to select relevant genes in classification of microarray data. In classifying samples of microarray data, this ratio is computed for each gene.  A large between-groups to within-groups sum-of-squares
这是一元的技术选择相关基因微阵列数据分类。在微阵列数据样本进行分类，这个比例计算每个基因。一个大组间组内总和的平方


用法----------Usage----------


BssWssFast (X, givenClassArr, numClass = 2)



参数----------Arguments----------

参数：X
data matrix where columns are variables and rows are observations. In the case of gene expression data, the columns (variables) represent genes, while the rows (observations) represent samples or experiments.
数据矩阵列变量和行观察。在基因表达数据的情况下，列（变量）代表的基因，而行（意见）代表样品或实验。


参数：givenClassArr
class vector for the observations (samples or  experiments). Class numbers are assumed to start from 0, and the length of this class vector should be equal to the number of rows in X. In the case of 2-class data, we expect the class vector consists of zero's and one's.
类向量（样品或实验）的意见。类数字被假定为从0开始，这一类向量的长度应该等于2级的数据的情况下在X行数，我们期待零和一个人的类向量组成。


参数：numClass
number of classes. The default is 2.
班数。默认是2。


Details

详情----------Details----------

This function is called by iterateBMAglm.2class.
此功能被称为iterateBMAglm.2class。


值----------Value----------

A list of 2 elements are returned:
返回2个元素的列表：


参数：x
A vector containing the BSS/WSS ratios in descending order.
一个向量，包含在降序的BSS / WSS的比率。


参数：ix
A vector containing the indices corresponding to the sorted ratios.
一个向量，包含相应的排序比率指数。


参考文献----------References----------


Bayesian Model Averaging: Development of an improved multi-class, gene selection and classification tool for microarray data.  Bioinformatics 21: 2394-2402.

参见----------See Also----------

iterateBMAglm.train,  trainData,
iterateBMAglm.train，trainData


举例----------Examples----------


data(trainData)
data(trainClass)

ret.bsswss <- BssWssFast (X=t(exprs(trainData)), givenClassArr=trainClass, numClass = 2)


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