R语言 RTisean包 RT_pca()函数中文帮助文档(中英文对照)

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RT_pca(RTisean)
RT_pca()所属R语言包：RTisean

                                        PCA
                                         PCA

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs a global SVD.
执行全球SVD。


用法----------Usage----------


RT_pca(series,l,x=0,c=1,m=c(1,2),d=1, W=0, q)



参数----------Arguments----------

参数：series
a vector or a matrix
矢量或矩阵


参数：l
number of data to be used  
要使用的数据的数


参数：x
number of lines to be ignored  
以被忽略的行数


参数：c
column to be read  
要读取的列


参数：m
no. of input columns, embedding dimension
没有。输入列，嵌入维数


参数：d
delay
延迟


参数：W
an integer code between 0 and 3 indicating the kind of output to be produced (see value section)
在0和3之间的整数代码指示以产生输出的种（参见value部分）


参数：q
meaning depends on W. W=2: Number of components written. W=3: Projection dimensiondimensions to write the time series down to
含义取决于W。 W=2：编写的组件数量。 W=3：投影dimensiondimensions写的时间序列


值----------Value----------

Depends on the W option.
依赖于W选项。


参数：0
the vector of eigenvalues
的特征值向量


参数：1
matrix of eigenvectors. The columns of the output matrix are the eigenvectors
矩阵的特征向量。列的输出矩阵中的特征向量


参数：2
Transformation of the time series onto the eigenvector basis. The number of components printed is determined by the q option
转型的时间序列的特征向量的基础上。打印的组件的数量是确定的q选项


参数：3
Projection of the time series onto the first q eigenvectors (global noise reduction)
投影的时间序列上的第一个q的特征向量（全球降噪）


参见----------See Also----------

pc
pc


实例----------Examples----------


## Not run: [＃不运行：]
dat<-henon(100)
svdout<-RT_pca(dat, W=3, q=1)
plot(svdout,t="l",xlab="Time",ylab="Projected Time series")


## End(Not run)[＃（不执行）]

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