R语言 genefu包 ps.cluster()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ps.cluster(genefu)
ps.cluster()所属R语言包：genefu

                                         Function to compute the prediction strength of a clustering model
                                         函数来计算的聚类分析模型的预测强度

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function computes the prediction strength of a clustering model as published in R. Tibshirani and G. Walther 2005.
此函数计算的聚类分析模型的预测强度R. Tibshirani和G.瓦尔特2005年的出版。


用法----------Usage----------


ps.cluster(cl.tr, cl.ts, na.rm = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：cl.tr
Clusters membership as defined by the original clustering model, i.e. the one that was not fitted on the dataset of interest.  
聚类成员按原来的聚类分析模型的定义，即是不感兴趣的数据集上安装。


参数：cl.ts
Clusters membership as defined by the clustering model fitted on the dataset of interest.  
聚类成员利益集装的聚类分析模型定义。


参数：na.rm
TRUE if missing values should be removed, FALSE otherwise.  
TRUE如果缺失值应该被删除，FALSE否则。


值----------Value----------


参数：ps
the overall prediction strength (minimum of the prediction strengths at cluster level).
预测整体实力在聚类级别最低的预测优势。


参数：ps.cluster
Prediction strength for each cluster
每个聚类的预测强度


参数：ps.individual
Prediction strength for each sample.
每个样品的预测强度。


作者（S）----------Author(s)----------



Benjamin Haibe-Kains




参考文献----------References----------



举例----------Examples----------


## load SSP signature published in Sorlie et al. 2003[＃负载过磷酸钙签名发表在Sorlie等。 2003]
data(ssp2003)
## load NKI data[＃负载NKI日经指数数据]
data(nkis)
## SP2003 fitted on NKI[＃SP2003装上NKI日经指数]
ssp2003.2nkis <- intrinsic.cluster(data=data.nkis, annot=annot.nkis,
  do.mapping=TRUE, std="robust",
  intrinsicg=ssp2003$centroids.map[ ,c("probe", "EntrezGene.ID")],
  number.cluster=5, mins=5, method.cor="spearman",
  method.centroids="mean", verbose=TRUE)
## SP2003 published in Sorlie et al 2003 and applied in VDX[SP2003＃发表在Sorlie等2003 VDX的应用]
ssp2003.nkis <- intrinsic.cluster.predict(sbt.model=ssp2003,
  data=data.nkis, annot=annot.nkis, do.mapping=TRUE, verbose=TRUE)
## prediction strength of sp2003 clustering model[＃sp2003聚类分析模型的预测强度]
ps.cluster(cl.tr=ssp2003.2nkis$subtype, cl.ts=ssp2003.nkis$subtype,
  na.rm = FALSE)

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