R语言 RSKC包 CER()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

CER(RSKC)
CER()所属R语言包：RSKC

                                         Classification Error Rate (CER)
                                         分类错误率（CER）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the classification error rate of two partitions.
计算的分类错误率两个分区。


用法----------Usage----------


CER(ind, true.ind,nob=length(ind))



参数----------Arguments----------

参数：ind
Vector, containing the cluster labels of each case of a partition 1.  
矢量，其中包含的类别标签，每个分区的情况下，1。


参数：true.ind
Vector, containing the cluster labels of each case of a partition 2.  
矢量，包含聚类标签的每一个分区的情况下，2。


参数：nob
The number of cases (the length of the vector ind and true ind)
例数（矢量工业的长度和真正的工业）


值----------Value----------

Return a CER value. CER = 0 means perfect agreement between two partitions and CER = 1 means complete disagreement of two partitions. Note: 0 <= CER <= 1
返回一个CER值。 CER = 0表示完全一致的两个分区之间和CER = 1表示完全不同意两个分区。注：0 <=CER<= 1


注意----------Note----------

This function uses comb, which generates all combinations of the elements in the vector ind. For this reason, the function CER is not suitable for vector in a large dimension.  
此函数使用comb，它生成的所有组合中的元素的矢量ind。出于这个原因，该函数CER是不适合于在一个大尺寸的向量。


（作者）----------Author(s)----------



Yumi Kondo &lt;y.kondo@stat.ubc.ca&gt;




参考文献----------References----------

H. Chipman and R. Tibshirani. Hybrid hierarchical clustering with  applications to microarray data. Biostatistics, 7(2):286-301, 2005.

实例----------Examples----------


vec1<-c(1,1,1,2,3,3,3,2,2)
vec2<-c(3,3,3,1,1,2,2,1,1)
CER(vec1,vec2)


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注：
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