R语言 CMA包 shrinkldaCMA-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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

                                        Shrinkage linear discriminant analysis
                                         收缩线性判别分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Linear Discriminant Analysis combined with the James-Stein-Shrinkage approach of Schaefer and Strimmer (2005) for the covariance matrix.
线性判别分析相结合的谢弗和Strimmer的（2005）詹姆斯·斯坦收缩的协方差矩阵的方法。

Currently still an experimental version.
目前仍然是一个实验版本。


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 shrinkldaCMA.
为进一步论证和输出信息，咨询shrinkldaCMA。

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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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