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dldaCMA-methods(CMA)
dldaCMA-methods()所属R语言包：CMA

                                        Diagonal Discriminant Analysis
                                         对角线的判别分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs a diagonal discriminant analysis under the assumption of a multivariate normal distribution in each classes (with equal, diagonally structured) covariance matrices. The method is also known under the name 'naive Bayes' classifier.
执行下一个多元正态分布假设在每个类（平等，斜结构）的协方差矩阵对角线的判别分析。根据名称的朴素贝叶斯分类的方法也被称为。


方法----------Methods----------




X = "matrix", y = "numeric", f = "missing" signature 1
=“矩阵”，Y =“数字”，F =“失踪”的签名1




X = "matrix", y = "factor", f = "missing" signature 2
=“矩阵”，Y =“因素”，F =“失踪”的签名2




X = "data.frame", y = "missing", f = "formula" signature 3
=“数据框”，Y =“失踪”，F =“公式”签名3




X = "ExpressionSet", y = "character", f = "missing" signature 4
=“ExpressionSet”，Y =“字符”=“失踪”的签名4

For further argument and output information, consult dldaCMA.
为进一步论证和输出信息，咨询dldaCMA。

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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。
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