R语言 DFP包 calculateMembershipFunctions()函数中文帮助文档(中英文对照)

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calculateMembershipFunctions(DFP)
calculateMembershipFunctions()所属R语言包：DFP

                                         Calculates Membership Functions
                                         计算隶属函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates the Membership Functions. These functions are used in the next step (discretizeExpressionValues) to discretize gene expression data.
计算隶属函数。这些函数用于在下一步（discretizeExpressionValues）离散化，基因表达数据。


用法----------Usage----------


calculateMembershipFunctions(rmadataset, skipFactor = 3)



参数----------Arguments----------

参数：rmadataset
ExpressionSet with numeric values containing gene expression values (rows) of samples belonging to different categories (columns).<br>  The ExpressionSet also contains an AnnotatedDataFrame with metadata regarding the classes to which each sample belongs.
ExpressionSet含有基因的表达值属于不同的类别（列）的样本（行）的数值。参考ExpressionSet还包含一个元数据的AnnotatedDataFrame类每个样品属于。


参数：skipFactor
Numeric value to omit odd values (a way of normalization).<br>  Higher values imply that less samples of a gene are considered as odd. If <VAR>skipFactor</VAR>=0 do <STRONG>NOT</STRONG> skip.<br> Default value = 3. Range[0,).  
数值省略奇值（标准化的一种方式）。参考值越高意味着，考虑为奇少的基因样本。如果<VAR>skipFactor</VAR>=0<strong>不会</ STRONG>跳过。参考Default value = 3。 Range[0,)。


值----------Value----------

Membership functions to determine the discret value (linguistic label) corresponding to a given gene expression level.
隶属函数来确定对应到一个特定的基因表达水平的离散值（语言标签）。


作者（S）----------Author(s)----------



Rodrigo Alvarez-Gonzalez<br>
Daniel Glez-Pena<br>
Fernando Diaz<br>
Florentino Fdez-Riverola<br>
Maintainer: Rodrigo Alvarez-Gonzalez &lt;<a href="mailto:rodrigo.djv@uvigo.es">rodrigo.djv@uvigo.es</a>&gt;




参考文献----------References----------

Patterns for Gene Selection and Data Reduction on Microarray Data. 7th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning: IDEAL 2006, (2006) pp. 1095-1102
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