R语言 CMA包 scdaCMA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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scdaCMA(CMA)
scdaCMA()所属R语言包：CMA

                                        Shrunken Centroids Discriminant Analysis
                                         缩小重心判别分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The nearest shrunken centroid classification algorithm is detailly described in Tibshirani et al. (2002).
最近萎缩的重心分类算法detailly Tibshirani等。 （2002年）。

It is widely known under the name PAM (prediction analysis for microarrays), which can also be found in the package pamr.
这是众所周知的名称PAM（芯片分析预测），也可在包pamr下。

For S4 method information, see scdaCMA-methods.
S4方法的详细信息，请参阅scdaCMA方法。


用法----------Usage----------


scdaCMA(X, y, f, learnind, delta = 0.5, models=FALSE,...)



参数----------Arguments----------

参数：X
Gene expression data. Can be one of the following:   
基因表达数据。可以是下列之一：

A matrix. Rows correspond to observations, columns to variables.  
Amatrix。行对应的观察，列变量。

A data.frame, when f is not missing (s. below).  
一个data.frame时f不缺少（S.下面）。

An object of class ExpressionSet.  
对象类ExpressionSet。


参数：y
Class labels. Can be one of the following:   
类的标签。可以是下列之一：

A numeric vector.  
一个numeric向量。

A factor.  
Afactor。

A character if X is an ExpressionSet that specifies the phenotype variable.  
一个如果character X是一个ExpressionSet指定的表型变量。

missing, if X is a data.frame and a proper formula f is provided.  
missing，X是data.frame和适当的公式f提供。

WARNING: The class labels will be re-coded to range from 0 to K-1, where K is the total number of different classes in the learning set.  
警告：类标签将被重新编码范围从0K-1，K是在学习集不同类别的总数。


参数：f
A two-sided formula, if X is a data.frame. The left part correspond to class labels, the right to variables.
一个双面的公式，如果X是data.frame。左边部分对应类的标签，对变量的权利。


参数：learnind
An index vector specifying the observations that belong to the learning set. May be missing; in that case, the learning set consists of all observations and predictions are made on the learning set.
索引向量指定属于学习集的意见。可能missing;在这种情况下，学习组学习集的所有意见和预测。


参数：delta
The shrinkage intensity for the class centroids - a hyperparameter that must be tuned. The default 0.5 not necessarily produces good results.
类质心的收缩强度 - 一个必须调整hyperparameter的。默认0.5不一定产生良好的效果。


参数：models
a logical value indicating whether the model object shall be returned  
一个逻辑值，该值指示是否应归还模型对象


参数：...
Currently unused argument.
目前未使用的参数。


值----------Value----------

An object of class cloutput.
对象类cloutput。


注意----------Note----------

The results can differ from those obtained by
结果可以得到不同


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----------



<h3>See Also</h3>  <code>compBoostCMA</code>, <code>dldaCMA</code>, <code>ElasticNetCMA</code>, <code>fdaCMA</code>, <code>flexdaCMA</code>, <code>gbmCMA</code>, <code>knnCMA</code>, <code>ldaCMA</code>, <code>LassoCMA</code>, <code>nnetCMA</code>, <code>pknnCMA</code>, <code>plrCMA</code>, <code>pls_ldaCMA</code>, <code>pls_lrCMA</code>, <code>pls_rfCMA</code>, <code>pnnCMA</code>, <code>qdaCMA</code>, <code>rfCMA</code>,

举例----------Examples----------


### load Khan data[＃＃负载汗数据]
data(khan)
### extract class labels[＃提取类标签]
khanY <- khan[,1]
### extract gene expression[＃提取的基因表达]
khanX <- as.matrix(khan[,-1])
### select learningset[＃选择learningset]
set.seed(111)
learnind <- sample(length(khanY), size=floor(2/3*length(khanY)))
### run Shrunken Centroids classfier, without tuning[＃运行萎缩的重心classfier，无需调整]
scdaresult <- scdaCMA(X=khanX, y=khanY, learnind=learnind)
### show results[＃显示结果]
show(scdaresult)
ftable(scdaresult)

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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。
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