gpls(gpls)
gpls()所属R语言包：gpls
A function to fit Generalized partial least squares models.
函数，以适应通用部分至少平方模型。
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Partial least squares is a commonly used dimension reduction technique. The paradigm can be extended to include generalized linear models in several different ways. The code in this function uses the extension proposed by Ding and Gentleman, 2004.
偏最小二乘法是一种常用的降维技术。范式可以扩展到包括广义线性模型在几种不同的方式。在这个函数中的代码使用丁们，先生们，2004年提出的扩展。
用法----------Usage----------
gpls(x, ...)
## Default S3 method:[默认方法]
gpls(x, y, K.prov=NULL, eps=1e-3, lmax=100, b.ini=NULL,
denom.eps=1e-20, family="binomial", link=NULL, br=TRUE, ...)
## S3 method for class 'formula'[类formula的方法]
gpls(formula, data, contrasts=NULL, K.prov=NULL,
eps=1e-3, lmax=100, b.ini=NULL, denom.eps=1e-20, family="binomial",
link=NULL, br=TRUE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
The matrix of covariates.
共变数矩阵。
参数：formula
A formula of the form 'y ~ x1 + x2 + ...', where y is the response and the other terms are covariates.
一个公式的形式Y~X1 + X2 + ......“，其中y响应和其他方面的协变量。
参数：y
The vector of responses
向量反应
参数：data
A data.frame to resolve the forumla, if used
一个数据框解决的forumla的，如果使用
参数：K.prov
number of PLS components, default is the rank of X
PLS的组件的数量，默认是X的秩
参数：eps
tolerance for convergence
收敛公差
参数：lmax
maximum number of iteration allowed
迭代允许的最大数量
参数：b.ini
initial value of regression coefficients
回归系数的初始值
参数：denom.eps
small quanitity to guarantee nonzero denominator in deciding convergence
小quanitity非零分母，以保证在决定收敛
参数：family
glm family, binomial is the only relevant one here
GLM家庭，binomial是这里唯一有关
参数：link
link function, logit is the only one practically implemented now
链接功能，logit是唯一一个现在切实执行
参数：br
TRUE if Firth's bias reduction procedure is used
TRUE，如果用于弗斯的偏见减少程序
参数：...
Additional arguements.
额外arguements。
参数：contrasts
an optional list. See the contrasts.arg of model.matrix.default.
可选列表。参见contrasts.argmodel.matrix.default。
Details
详情----------Details----------
This is a different interface to the functionality provided by glpls1a. The interface is intended to be simpler to use and more consistent with other matchine learning code in R.
这是一个不同的接口提供的功能glpls1a。接口是为了更易于使用，更与其他河matchine的学习代码一致
The technology is intended to deal with two class problems where there are more predictors than cases. If a response variable (y) is used that has more than two levels the behavior may be unusual.
该技术是为了对付两个类的问题，那里有更多的预测比例。如果响应变量（y），有两个以上的水平可能是不寻常的行为。
值----------Value----------
An object of class gpls with the following components:
一个对象类gpls以下组件：
参数：coefficients
The estimated coefficients.
估计系数。
参数：convergence
A boolean indicating whether convergence was achieved.
一个布尔值，指示是否实现收敛。
参数：niter
The total number of iterations.
迭代的总数。
参数：bias.reduction
A boolean indicating whether Firth's procedure was used.
一个布尔值，指示弗斯的程序是否被使用。
参数：family
The family argument that was passed in.
family参数传入
参数：link
The link argument that was passed in.
link参数传入
参数：terms
The constructed terms object.
构建的条款的对象。
参数：call
The call
呼叫
参数：levs
The factor levels for prediction.
预测因子水平。
作者（S）----------Author(s)----------
B. Ding and R. Gentleman
参考文献----------References----------
using generalized partial least squares.
estimation for generalized linear regression. Technometrics 38(4): 374-381.
参见----------See Also----------
glpls1a
glpls1a
举例----------Examples----------
library(MASS)
m1 = gpls(type~., data=Pima.tr, K=3)
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发表于 2012-2-25 20:58:11
