R语言 TPAM包 tpam.train()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

tpam.train(TPAM)
tpam.train()所属R语言包：TPAM

                                         Classification using time-course gene expression
                                         使用时间过程的基因表达分类。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Does prediction of a categorical outcome, using the time-course gene expression.
预测的分类结果是否，使用的时间 - 过程的基因的表达。


用法----------Usage----------


tpam.train(data, data.test)



参数----------Arguments----------

参数：data
Data object with components x- a list of p by n matrix of features, one observation per column, one matrix per time point; y- n-vector of outcome measurements; genenames - a vector of gene names; geneid - a vector of gene identifiers.  
数据对象与组件x-a列出的P n矩阵的特点，每列的一个观察，每个时间点的一个矩阵，Y-N-矢量结果测量; genenames  - 向量的基因的名称; geneid  - 向量的基因标识符。


参数：data.test
Data object with components x- a list of p by n matrix of features, one observation per column, one matrix per time point; y- n-vector of outcome measurements; genenames - a vector of gene names; geneid - a vector of gene identifiers.  
数据对象与组件x-a列出的P n矩阵的特点，每列的一个观察，每个时间点的一个矩阵，Y-N-矢量结果测量; genenames  - 向量的基因的名称; geneid  - 向量的基因标识符。


值----------Value----------


参数：proj.obj
projection of training data and test data
的训练数据和测试数据的投影


参数：fit.obj
fitted object using training data
合身的对象，使用训练数据


（作者）----------Author(s)----------



Yuping Zhang




实例----------Examples----------


# generate some data[生成一些数据]

x = list()
for(i in 1:2){
        set.seed(i+123)
        x[[i]] = matrix(rnorm(500*100), ncol=100)
}
y = factor(sample(c(1:2), size=100, replace=TRUE))

data = list(x = x, y=y, genenames = as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")), geneid =         as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")))

x = list()
for(i in 1:2){
        set.seed(i+133)
        x[[i]] = matrix(rnorm(500*100), ncol=100)
}
y = factor(sample(c(1:2), size=100, replace=TRUE))

data.test = list(x = x, y=y, genenames = as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")), geneid =         as.character(paste("gene", c(1:500), sep="")))

obj = tpam.train(data, data.test)


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