print(Rmixmod)
print()所属R语言包:Rmixmod
Print a Rmixmod class to standard output.
标准输出打印Rmixmod类。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Print a Rmixmod class to standard output.
标准输出打印Rmixmod类。
参数----------Arguments----------
参数:x
a Rmixmod object: a Strategy, a Model, a GaussianParameter, a MultinomialParameter, a MixmodResults, a MixmodCluster, a MixmodLearn or a MixmodPredict.
一个Rmixmod对象:一个Strategy,Model,GaussianParameter,MultinomialParameter,MixmodResults,MixmodCluster,<X >或MixmodLearn。
参数:...
further arguments passed to or from other methods
进一步的参数传递给其他方法
值----------Value----------
NULL. Prints to standard out.
NULL。打印到标准输出。
参见----------See Also----------
print
print
实例----------Examples----------
## for strategy[#战略]
strategy <- mixmodStrategy()
print(strategy)
## for Gaussian models[#高斯模型]
gmodel <- mixmodGaussianModel()
print(gmodel)
## for multinomial models[#多项模型]
mmodel <- mixmodMultinomialModel()
print(mmodel)
## for clustering[#聚类]
data(geyser)
xem <- mixmodCluster(geyser,3)
print(xem)
## for Gaussian parameters[#高斯参数]
print(xem["bestResult"]["parameters"])
## for discriminant analysis[#判别分析]
# start by extract 10 observations from iris data set[开始提取物10个观察虹膜数据]
iris.partition<-sample(1:nrow(iris),10)
# then run a mixmodLearn() analysis without those 10 observations[然后运行mixmodLearn的()分析,而这10个观察]
learn<-mixmodLearn(iris[-iris.partition,1:4], iris$Species[-iris.partition])
# print learn results[打印学习结果]
print(learn)
# create a MixmodPredict to predict those 10 observations[,创建一个MixmodPredict预测这10个观察]
prediction <- mixmodPredict(data=iris[iris.partition,1:4], classificationRule=learn["bestResult"])
# print prediction results[打印的预测结果]
print(prediction)
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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。
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