blcSplit(RPMM)
blcSplit()所属R语言包:RPMM
Beta Latent Class Splitter
测试潜类分配器
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Splits a data set into two via a beta mixture model
通过测试混合模型分割数据集分为两个
用法----------Usage----------
blcSplit(x, initFunctions, weight = NULL, index = NULL, level = NULL,
wthresh = 1e-09, verbose = TRUE, nthresh = 5,
splitCriterion = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:x
Data matrix (n x j) on which to perform clustering
在其上执行数据矩阵(NXJ)聚类
参数:initFunctions
List of functions of type “blcInitialize...” for initializing latent class model. See blcInitializeFanny for an example of arguments and return values.
列表功能型“blcInitialize ...”用于初始化潜类模型。见blcInitializeFanny的参数和返回值的一个例子。
参数:weight
Weight corresponding to the indices passed (see index). Defaults to 1 for all indices
体重指数通过相应的(见index“)。默认为1,所有指数
参数:index
Row indices of data matrix to include. Defaults to all (1 to n).
包括数据矩阵的行索引。默认值(1到n)。
参数:level
Current level.
目前的水平。
参数:wthresh
Weight threshold for filtering data to children. Indices having weight less than this value will not be passed to children nodes.
重量阈值过滤数据的儿童。指数的重量小于该值将不会被传递到子节点。
参数:verbose
Level of verbosity. Default=2 (too much). 0 for quiet.
的详细程度。默认值= 2(太多)。 0安静。
参数:nthresh
Total weight in node required for node to be a candidate for splitting. Nodes with weight less than this value will never split.
在节点所需的节点,是一个分裂的候选人的总重量。重量小于该值的节点将永远不会分裂。
参数:splitCriterion
Function of type “blcSplitCriterion...” for determining whether split should occur. See blcSplitCriterionBIC for an example of arguments and return values. Default behavior is blcSplitCriterionBIC (though the function is bypassed by internal calculations for some modest computational efficiency gains).
功能型“blcSplitCriterion ...”,以确定是否应该发生分裂。见blcSplitCriterionBIC的参数和返回值的一个例子。默认行为是blcSplitCriterionBIC(虽然功能是绕过一些温和的计算效率收益的内部计算)。
Details
详细信息----------Details----------
Should not be called by user.
不应该被称为用户。
值----------Value----------
A list of objects representing split.
代表分割的对象列表。
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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。
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