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

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glcInitializeSplitEigen(RPMM)
glcInitializeSplitEigen()所属R语言包：RPMM

                                        Initialize Gaussian Latent Class via Eigendecomposition
                                         通过特征分解，高斯潜类初始化

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Creates a function for initializing latent class model based on Eigendecomposition
创建一个基于特征分解的潜类模型的初始化函数


用法----------Usage----------


glcInitializeSplitEigen(eigendim = 1,
   assignmentf = function(s) (rank(s) - 0.5)/length(s))



参数----------Arguments----------

参数：eigendim
How many eigenvalues to use
如何使用的许多特征值


参数：assignmentf
assignment function for transforming eigenvector to weight
转化特征向量，以重量分配功能


Details

详细信息----------Details----------

Creates a function f(x) that will take a data matrix x and  initialize a weight matrix for a two-class latent class model. Here, the initialized classes will be based on eigendecomposition of the variance of x. See glcTree for example of using “glcInitializeSplit...” to create starting values.
创建一个函数f(x)这将需要一个数据矩阵x和初始化权重矩阵为2级的潜类模型。在这里，初始化类将基于特征值分解的方差x。见glcTree例如使用“glcInitializeSplit ...”创建的初始值。


值----------Value----------

A function f(x) (see Details.)
的功能f(x)（查看详情）。


参见----------See Also----------

glcInitializeSplitFanny,
glcInitializeSplitFanny，

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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。
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