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

                                        Probabilistic Neural Networks
                                         概率神经网络

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Probabilistic Neural Networks is the term Specht (1990) used for a Gaussian kernel estimator for the conditional class densities.
概率神经网络是有条件类密度为高斯核估计术语施佩希特（1990）。


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 pnnCMA.
如需引用，进一步论证和输出信息，咨询pnnCMA。

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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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