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R语言 hopach包 boot2fuzzy()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-25 21:44:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
boot2fuzzy(hopach)
boot2fuzzy()所属R语言包:hopach

                                        function to write MapleTree files for viewing bootstrap estimated cluster membership probabilities based on hopach clustering results
                                         查看引导估计聚类成员概率函数写的丰树文件基础上hopach聚类结果

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The MapleTree software (http://mapletree.sourceforge.net/) is an open source, cross-platform, visualization tool to graphically browse results of cluster analyses. The boot2fuzzy function takes a data matrix, plus corresponding hopach clustering output and bootstrap resampling output, and writes the (.cdt, .fct, and .mb) files needed to view these "fuzzy clustering" results in MapleTree.
丰树软件(http://mapletree.sourceforge.net/)的是一个开源,跨平台,可视化工具,以图形方式浏览聚类分析的结果。函数需要boot2fuzzy数据矩阵,加上相应的hopach聚类输出和bootstrap重采样输出,并写入(。CDT。FCT。MB)所需文件,以查看这些“模糊聚类”在丰树的结果。


用法----------Usage----------


boot2fuzzy(data, bootobj, hopach.genes, hopach.arrays = NULL,
file="hopach", clust.wts = NULL, gene.wts = NULL, array.wts = NULL,
gene.names = NULL)



参数----------Arguments----------

参数:data
data matrix, data frame or exprSet of gene expression measurements. Each column corresponds to an array, and each row corresponds to a gene. All values must be numeric. Missing values are ignored.
数据矩阵,基因表达测量的数据框或exprSet。每列对应一个数组,每一行对应一个基因。所有的值必须是数字。遗漏值将被忽略。


参数:bootobj
output of boothopach or bootmedoids applied to the genes - a matrix of bootstrap estimated cluster membership probabilities, with a row for each row in data and a column for each cluster.
boothopach或bootmedoids应用于基因 - data和每个聚类列的每一行的行引导估计聚类成员概率矩阵,输出。


参数:hopach.genes
output of the hopach function applied to genes (rows of data.
输出hopach应用于基因(data行的功能。


参数:hopach.arrays
optional output of the hopach function applied to arrays (columns of data.
应用到阵列(列hopachdata功能的可选输出。


参数:file
name for the output files (the extensions .cdt, .mb and .fct will be added).
输出文件(扩展名。CDT,MB和。FCT将增加)。


参数:clust.wts
an optional vector of numeric weights for the clusters.
可选的数字聚类权重向量。


参数:gene.wts
an optional vector of numeric weights for the genes.
数字基因重可选向量。


参数:array.wts
an optional vector of numeric weights for the arrays.
可选的数字阵列权重向量。


参数:gene.names
optional vector of names or annotations for the genes, which can be different from the row names of data
可选的名称或注释的基因向量,它可以是从data行名称不同


值----------Value----------

The function boot2fuzzy has no value. It writes three text files to the current working directory.
功能boot2fuzzy有没有价值。这三个文本文件写入到当前工作目录。


注意----------Note----------

Thank you to Lisa Simirenko <lsimirenko@lbl.gov> for providing HOPACH views in MapleTree, and to Karen Vranizan <vranizan@uclink.berkeley.edu> for her input. The MapleTree software can be downloaded from: http://sourceforge.net/projects/mapletree/
谢谢丽莎Simirenko <lsimirenko@lbl.gov>,提供丰树HOPACH的意见,并卡伦Vranizan <vranizan@uclink.berkeley.edu>的她输入。枫树软件可以下载:http://sourceforge.net/projects/mapletree/


作者(S)----------Author(s)----------


Katherine S. Pollard &lt;kpollard@gladstone.ucsf.edu&gt;



参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

hopach, boothopach, bootmedoids, hopach2tree
hopach,boothopach,bootmedoids,hopach2tree


举例----------Examples----------



#25 variables from two groups with 3 observations per variable[25两组每3个变量观测变量]
mydata<-rbind(cbind(rnorm(10,0,0.5),rnorm(10,0,0.5),rnorm(10,0,0.5)),cbind(rnorm(15,5,0.5),rnorm(15,5,0.5),rnorm(15,5,0.5)))
dimnames(mydata)<-list(paste("Var",1:25,sep=""),paste("Exp",1:3,sep=""))
mydist&lt;-distancematrix(mydata,d="cosangle") #compute the distance matrix.[计算距离矩阵。]

#clusters and final tree[聚类和最终树]
clustresult<-hopach(mydata,dmat=mydist)

#bootstrap resampling[举重采样]
myobj<-boothopach(mydata,clustresult)

#write MapleTree files[写枫树文件]
boot2fuzzy(mydata,myobj,clustresult)


转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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