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

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imputeKNN(MmPalateMiRNA)
imputeKNN()所属R语言包：MmPalateMiRNA

                                         Impute missing values
                                         填补缺失值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Imputes missing values in a data matrix using the K-nearest neighbor algorithm.   
责难数据矩阵缺失值用K近邻算法。


用法----------Usage----------


imputeKNN(data, k = 10, distance = "euclidean", rm.na = TRUE, rm.nan =
TRUE, rm.inf = TRUE )



参数----------Arguments----------

参数：data
a data matrix  
数据矩阵


参数：k
number of neighbors to use  
邻居使用的数


参数：distance
distance metric to use, one of "euclidean" or "correlation"  
使用距离度量，“欧几里德”或“关联”


参数：rm.na
should NA values be imputed?  
应归咎于北美值吗？


参数：rm.nan
should NaN values be imputed?  
应归咎于NaN值吗？


参数：rm.inf
should Inf values be imputed?  
应归咎于INF值？


Details

详情----------Details----------

Uses the K-nearest neighbor algorithm, as described in Troyanskaya et al., 2001, to impute missing values in a data matrix.  Elements are imputed row-wise, so that neighbors are selected based on the rows which are closest in distance to the row with missing values.  There are two choices for a distance metric, either Euclidean (the default) or a correlation 'metric'.  If the latter is selected, matrix values are first row-normalized to mean zero and standard deviation one to select neighbors.  Values are 'un'-normalized by applying the inverse transformation prior to returning the imputed data matrix.
使用K近邻算法，在Troyanskaya等所述，2001年，意指在一个数据矩阵缺失值。元素都归咎于行明智的，所以在遗漏值的行的距离最接近的行的基础上，选择邻居。有两种选择一个距离度量，无论是欧几里德（默认）或相关的度量“。如果选择后者，矩阵值是第一行标准化意味着为零，标准偏差，选择邻居。值是un标准化之前返回矩阵估算数据通过逆变换。


值----------Value----------

A data matrix with missing values imputed.
一个矩阵数据丢失归咎于值。


作者（S）----------Author(s)----------



Guy Brock




参考文献----------References----------

R. Tibshirani, D. Botstein, and R. B. Altman. Missing value estimation methods for dna microarrays. Bioinformatics, 17(6):520-5, 2001.
Which missing value imputation method to use in expression profiles: a comparative study and two selection schemes. BMC Bioinformatics, 9:12, 2008.

参见----------See Also----------

See the package vignette for illustration on usage.
见插图包在使用上的小插曲。


举例----------Examples----------



## generate some fake data and impute MVs[＃产生一些假数据和推诿MV的]
set.seed(101)
mat <- matrix(rnorm(500), nrow=100, ncol=5)
idx.mv <- sample(1:length(mat), 50, replace=FALSE)
mat[idx.mv] <- NA
imputed <- imputeKNN(mat)


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