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R语言 sparseLDA包 sda()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 12:31:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
sda(sparseLDA)
sda()所属R语言包:sparseLDA

                                        Sparse discriminant analysis
                                         稀疏判别分析

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs sparse linear discriminant analysis. Using an alternating minimization algorithm to minimize the SDA
执行稀疏线性判别分析。使用交替最小化算法,以尽量减少的SDA


用法----------Usage----------


sda(x, ...)

## Default S3 method:[默认方法]
sda(x, y, lambda = 1e-6, stop = -p, maxIte = 100,
    Q = K-1, trace = FALSE, tol = 1e-6, ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
A matrix of the training data with observations down the rows and variables in the columns.
向下的行和列中的变量与观测的训练数据的矩阵。


参数:y
A matrix initializing the dummy variables representing the groups.
矩阵初始化虚拟变量代表的群体。


参数:lambda
The weight on the L2-norm for elastic net regression. Default: 1e-6.
弹性网回归的L2-模的重量。默认值:1E-6。


参数:stop
If STOP is negative, its absolute value corresponds to the desired number of variables. If STOP is positive, it corresponds to an upper bound on the L1-norm of the b coefficients. There is a one to one correspondence between stop and t. The default is -p (-the number of variables).
如果STOP(停止)是负的,其绝对值对应至所需的号码的变量。如果STOP是积极的,它对应于一个上限的L1范数的系数b。停止和t之间有一个一一对应。默认值是-p(-的变量的数量)。


参数:maxIte
Maximum number of iterations. Default: 100.
最大迭代次数。默认值:100。


参数:Q
Number of components. Maximum and default is K-1 (the number of classes less one).
部件的数量。最大值和默认是K-1(少一类)。


参数:trace
If TRUE, prints out its progress. Default: FALSE.
如果是TRUE,打印出其进展情况。默认值:FALSE。


参数:tol
Tolerance for the stopping criterion (change in RSS). Default is 1e-6.
公差停止标准(RSS的变化)。默认是1e-6。


参数:...
additional arguments
额外的参数


Details

详细信息----------Details----------

The function finds sparse directions for linear classification.
功能发现稀疏线性分类的方向。


值----------Value----------

Returns a list with the following attributes:
返回一个具有以下属性的列表:


参数:beta
The loadings of the sparse discriminative directions.
稀疏的歧视性方向的负荷。


参数:theta
The optimal scores.
最佳的成绩。


参数:rss
A vector of the Residual Sum of Squares at each iteration.
在每次迭代的残差平方和的矢量。


参数:varNames
Names on included variables </table>
名称对包括变量</ TABLE>

.



(作者)----------Author(s)----------


Line Clemmensen, modified by Trevor Hastie



参考文献----------References----------

analysis", Technometrics, To appear.

参见----------See Also----------

normalize, normalizetest, smda
normalize, normalizetest, smda


实例----------Examples----------


## load data[#加载数据]
data(penicilliumYES)

X <- penicilliumYES$X
Y <- penicilliumYES$Y
colnames(Y) <- c("P. Melanoconidium",
                 "P. Polonicum",
                 "P. Venetum")

## test samples[#检测样品]
Iout<-c(3,6,9,12)
Iout<-c(Iout,Iout+12,Iout+24)

## training data[#培训资料]
Xtr<-X[-Iout,]
k<-3
n<-dim(Xtr)[1]

## Normalize data[#标准化数据]
Xc<-normalize(Xtr)
Xn<-Xc$Xc
p<-dim(Xn)[2]

## Perform SDA with one non-zero loading for each discriminative[#执行SDA一个非零加载的每个歧视]
## direction with Y as matrix input[#方向与Y矩阵的输入]
out <- sda(Xn, Y,
           lambda = 1e-6,
           stop = -1,
           maxIte = 25,
           trace = TRUE)

## predict training samples[#预测训练样本。]
train <- predict(out, Xn)

## testing[#测试]
Xtst<-X[Iout,]
Xtst<-normalizetest(Xtst,Xc)

test <- predict(out, Xtst)
print(test$class)

## Factor Y as input[#系数Y输入]
Yvec <- factor(rep(colnames(Y), each = 8))
out2 <- sda(Xn, Yvec,
            lambda = 1e-6,
            stop = -1,
            maxIte = 25,
            trace = TRUE)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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