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

loveR

classifyKNNsc(maigesPack)
classifyKNNsc()所属R语言包：maigesPack

                                         Function to do discrimination analysis, by the search and choose method
                                         功能做判别分析，通过搜索和选择方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function to search by groups of few genes, also called cliques, that can discriminate (or classify) between two distinct biological sample types, using the k nearest neighbours method. This function uses the search and choose method.
搜索功能由几个基因组也叫拉帮结派，可以区分两种截然不同的生物样品类型（或分类）之间，使用k近邻方法。此函数使用的搜索和选择方法。


用法----------Usage----------


classifyKNNsc(obj=NULL, sLabelID="Classification", func="wilcox.test",
              facToClass=NULL, gNameID="GeneName", geneGrp=1, path=NULL,
              nGenes=3, cliques=100, kn=5)



参数----------Arguments----------

参数：obj
object of class maiges to search the classifiers.
类对象maiges搜索分类。


参数：sLabelID
character string with the identification of the sample label to be used.
样品标签标识要使用的字符串。


参数：func
string specifying the function to be used to search by the initial one-dimensional classifiers, like 'wilcox.test' or 't.test'.
字符串指定的功能，用于搜索由最初的一维量词，如“wilcox.test或t.test。


参数：facToClass
named list with 2 character vectors specifying the samples to be compared. If NULL (default) the first 2 types of sLabelID are used.
一个名为list指定的样品进行比较，有2个字符向量。如果NULL（默认值）的第2的sLabelID类型。


参数：gNameID
character string with the identification of gene label ID.
基因标签的ID识别的字符串。


参数：geneGrp
character or integer specifying the gene group to be tested (colnames of GeneGrps slot). If both geneGrp and path are NULL all genes are used. Defaults to 1 (first group).
字符或整数，指定的基因组进行测试（colnamesGeneGrps插槽）。如果这两个geneGrp和path是NULL，所有的基因被用来。默认为1（第一组）。


参数：path
character or integer specifying the gene network to be tested (names of Paths slot). If both geneGrp and path are NULL all genes are used. Defaults to NULL.
字符或整数，指定的基因网络进行测试（namesPaths插槽）。如果这两个geneGrp和path是NULL，所有的基因被用来。默认为空。


参数：nGenes
integer specifying the number of genes in the clique, or classifier.
整数，指定在集团，或分类的基因数量。


参数：cliques
integer specifying the number of cliques or classifiers to be generated.
整数，指定拉帮结派或将要生成的分类。


参数：kn
number of neighbours for the knn method.
数为KNN方法的邻居。


Details

详情----------Details----------

This function implements the method known as Search and choose proposed by Cristo (2003). If you want to use an exhaustive search use the function classifyKNN.
此功能实现作为搜索已知的方法和选择基督山（2003）提出。如果你想用穷举搜索使用功能classifyKNN。

This function uses the function knn.cv from package class to construct k-nearest neighbour classifiers. It is possible to use the functions classifyLDAsc and classifySVMsc to search by classifiers using Fisher's linear discriminant analysis and support vector machinnes, respectively.
此功能使用knn.cv从包中的类函数构造k-近邻分类。它的功能是可以使用classifyLDAsc和classifySVMsc搜索使用Fisher线性判别分析和支持向量machinnes的分类，分别。


值----------Value----------

The result of this function is an object of class maigesClass.
这个函数的结果是一个对象类maigesClass。


作者（S）----------Author(s)----------



Elier B. Cristo, adapted by Gustavo H. Esteves &lt;<a href="mailto:gesteves@vision.ime.usp.br">gesteves@vision.ime.usp.br</a>&gt;




参考文献----------References----------

Microarray. Masther's thesis, Instituto de Matematica e Estatistica - Universidade de Sao Paulo, 2003 (in portuguese).

参见----------See Also----------

knn.cv, classifyKNN, classifyLDAsc and classifySVMsc.
knn.cv，classifyKNN，classifyLDAsc和classifySVMsc。


举例----------Examples----------


## Loading the dataset[＃载入数据集]
data(gastro)

## Doing KNN classifier with 2 genes for the 6th gene group comparing[＃6的比较基因组与2基因KNN分类]
## the 2 categories from 'Type' sample label.[＃2从“类型”样品标签类别。]
gastro.class = classifyKNNsc(gastro.summ, sLabelID="Type",
  gNameID="GeneName", nGenes=2, geneGrp=1, cliques=10)
gastro.class

## To do classifier with 3 genes for the 6th gene group comparing[＃6的比较基因组与3个基因的分类]
## normal vs adenocarcinomas from 'Tissue' sample label[＃正常与腺癌，从“组织”样品标签]
gastro.class = classifyKNNsc(gastro.summ, sLabelID="Tissue",
  gNameID="GeneName", nGenes=3, geneGrp=1, cliques=10,
  facToClass=list(Norm=c("Neso","Nest"), Ade=c("Aeso","Aest")))

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