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

                                        Fisher's Linear Discriminant Analysis
                                         费希尔的线性判别分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fisher's Linear Discriminant Analysis constructs a subspace of 'optimal projections' in which classification is performed. The directions of optimal projections are computed by the function cancor from the package stats. For an exhaustive treatment, see e.g. Ripley (1996).
Fisher线性判别分析，构建了一个“最佳预测”中的分类进行的子空间。计算功能包cancorstats最优预测的方向。对于一个详尽的治疗，看到如里普利（1996年）。


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 references, further argument and output information, consult fdaCMA.
如需引用，进一步论证和输出信息，咨询fdaCMA。

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