R语言 CMA包 Barplot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Barplot(CMA)
Barplot()所属R语言包：CMA

                                        Barplot of variable importance
                                         barplot的变量的重要性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method can be seen as a visual pendant to toplist. The plot visualizes variable importance by a barplot. The height of the barplots correspond to variable importance. What variable importance exactly means depends on the method chosen when calling GeneSelection,
这种方法可以看作是一个可视化的吊坠toplist。图形象化barplot变量的重要性。高度的barplots的对应变量的重要性。变量的重要性究竟意味着取决于所选择的方法当调用GeneSelection


参数----------Arguments----------

参数：x
An object of class genesel
一个对象的类genesel


参数：top
Number of top genes whose variable importance should be displayed. Defaults to 10.
顶级的基因，其变量的重要性的数量应得到显示。默认为10。


参数：iter
Iteration number (learningset) for which variable importance should be displayed.
迭代次数（learningset）应显示哪些变量的重要性。


参数：...
Further graphical options passed to barplot.
进一步的图形选项，通过barplot。


值----------Value----------

No return.
不归路。


注意----------Note----------

Note the following
请注意以下几点

If scheme = "multiclass", only one plot will be made. Otherwise, one plot will be made for each binary scenario (depending on whether "scheme" is "one-vs-all" or "pairwise").
如果scheme = "multiclass"，只有一个图，将。否则，一个地将每个二进制的情况下（取决于是否"scheme"是"one-vs-all"或"pairwise"）。

Variable importance do not make sense for variable selection (ranking) methods that are essentially discrete, such as the Wilcoxon-Rank sum statistic or the Kruskal-Wallis statistic.
变量的重要性不变量选择（排名）基本上是离散的方法，如依Wilcoxon秩和统计或克鲁斯卡尔 - 沃利斯统计的意义。

For the methods "lasso", "elasticnet", "boosting" the number of nonzero coefficients can be very small, resulting in bars of height zero if top has been chosen too large.
的方法"lasso", "elasticnet", "boosting"非零系数的数目可以非常小，导致在零高度条形top如果已经选择过大。


作者（S）----------Author(s)----------


Martin Slawski <a href="mailto:ms@cs.uni-sb.de">ms@cs.uni-sb.de</a>

Anne-Laure Boulesteix <a href="mailto:boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de">boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de</a>



参考文献----------References----------

CMA - A comprehensive Bioconductor package for supervised classification with high dimensional data. BMC Bioinformatics 9: 439

参见----------See Also----------

genesel, GeneSelection, toplist
genesel，GeneSelection，toplist

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