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R语言 wccsom包 wccxyf()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 20:28:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
wccxyf(wccsom)
wccxyf()所属R语言包:wccsom

                                        Supervised mapping of spectra with self-organising maps
                                         监督映射的光谱与自组织图

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Supervised self-organising maps for mapping high-dimensional spectra or patterns to 2D; instead of Euclidean distance, the weighted cross correlation (WCC) similarity measure is used. Modelled after the SOM function in package 'class'. wccxyf takes 'continous' patterns, i.e. datapoints are equidistant.
监督自组织映射高维谱或到2D模式的图,而不是欧氏距离(WCC),加权互相关相似性测度。仿照经过SOM功能包“类”。 wccxyf“连续”模式,即数据点的距离相等。

At this point, no facilities are implemented for growing networks or k-means-like fine-tuning of the maps, such as in function wccsom.
在这一点上,没有设施实现用于生长网络或k-均值类似微调的图,如在功能wccsom。


用法----------Usage----------


wccxyf(data, Y, grid=somgrid(), rlen = 100, alpha = c(0.05, 0.01),
       radius = quantile(nhbrdist, 0.67), xweight = 0.5, trwidth = 20,
       toroidal = FALSE, keep.data = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数:data
Spectra or patterns to be mapped: a matrix, with each row representing a compound.
Spectra或模式被映射:一个矩阵,每一行代表的化合物。


参数:Y
Property for each pattern, either a numerical vector or matrix, or a class matrix. In the latter case, the Tanimoto distance is used for Y; in all other cases (also for combinations of numerical and class properties) the Euclidean distance is used.  
对于每个模式,无论是数值向量或矩阵,或一类矩阵的性质。在后者的情况下,用于Y的谷本距离(也数值和类的属性的组合),在所有其他情况下,使用的欧几里得距离。


参数:grid
A grid for the representatives: see 'somgrid'.
为代表的网格:看到“somgrid”。


参数:rlen
the number of times the complete data set will be presented to the network.
完整的数据集的次数将提交给网络。


参数:alpha
a vector of two numbers indicating the amount of change. Default is to decline linearly from 0.05 to 0.01 over rlen updates.
两个数字表示的变化量的向量。默认是直线下降,从0.05至0.01 rlen更新。


参数:radius
the initial radius of the neighbourhood to be used for each update: the decrease is exponential over rlen updates in such a way that after one-third of the updates only the winning unit is updated. The default is to start with a value that covers 2/3 of all units.
周边的每个更新要用于:减少的初始半径指数超过rlen在这样一种方式,仅三分之一的更新后的更新获奖单位更新。默认情况下是启动一个值,它涵盖了各单位的2/3。


参数:xweight
weight of X matrix in determining the distances of objects to units.
X矩阵中确定的对象的距离的单位重量。


参数:trwidth
width of the triangle function used in the WCC measure, given in the number of data points.
中给出的数据点的数目的的WCC措施,在使用的三角形函数的宽度。


参数:toroidal
if TRUE, then the edges of the map are joined. Note that in a toroidal hexagonal map, the number of rows must be even.
如果为TRUE,则在图的边缘接合。请注意,在一个环形的六边形图的行数必须是偶数。


参数:keep.data
store training data and their mapping in the network.
在网络中存储训练数据,并且它们的映射。


值----------Value----------

an object of class '"wccsom"' with components
与组件对象的类的“wccsom”的“


参数:grid
the grid, an object of class '"somgrid"'.
的网格,一个对象的类“somgrid”。


参数:changes
vector of mean average deviations from code vectors
代码向量向量的平均偏差


参数:codes
a matrix of code vectors.
的代码矢量的矩阵。


参数:trwdth
the triangle width used for the WCC measure
三角形的宽度,用于为WCC措施


参数:acors
autocorrelations of the code vectors.
代码矢量的自相关性。


参数:toroidal
setting of parameter 'toroidal'.
设置参数环形。


参数:FineTune
setting of parameter 'FineTune'.
设置参数“微调”。


参数:unit.classif
mapping of training data: a vector of unit numbers. Only if keep.data equals TRUE.
的训练数据的映射:向量的单元号。只有keep.data等于TRUE。


参数:wccs
WCC values of all training data, compared to the best matching codebook vector. Only if keep.data equals TRUE.
WCC值相比,所有的训练数据的最佳匹配码本矢量。只有keep.data等于TRUE。


参数:data.acors
WAC values for training data. Only if keep.data equals TRUE.
WAC值的训练数据。只有keep.data等于TRUE。


(作者)----------Author(s)----------


Ron Wehrens



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>  <code>SOM</code>, <code>plot.wccsom</code>,

实例----------Examples----------


data(degelder)
gr <- somgrid(5, 5, "hexagonal")
set.seed(7)
x <- wccxyf(degelder$patterns, degelder$properties[,"cell.vol"],
            grid=gr, trwidth=20, rlen=100)

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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