MantelCorrs(MantelCorr)
MantelCorrs()所属R语言包：MantelCorr
Compute Mantel Correlation(s)
计算曼特尔的相关性（S）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
'MantelCorrs' computes the Mantel correlation between two dissimilarity matrices
“MantelCorrs计算两个相异矩阵之间的曼特尔相关
用法----------Usage----------
MantelCorrs(Dfull, Dsubsets)
参数----------Arguments----------
参数：Dfull
distance matrix returned by 'DistMatrices' using original 'data'
距离矩阵返回“DistMatrices”使用原有的“数据”
参数： Dsubsets
list of distance matrices from each k cluster or partition returned by 'DistMatrices'
每个k聚类或分区的距离矩阵列表返回DistMatrices“
值----------Value----------
A list with k components
与K组件列表
参数： where component i
Mantel correlation for cluster i, i = 1,...,k
曼特尔聚类相关的I，I = 1，...，K
警告----------Warning----------
The function is meant to be executed AFTER 'GetClustes' and 'DistMatrices' (see example)
该功能意味着后“GetClustes”和“DistMatrices的执行（见例子）
注意----------Note----------
the value 'k' corresponds to the parameter 'num.k' in 'GetClusters'
“K”值对应参数num.k“GetClusters”
作者（S）----------Author(s)----------
Brian Steinmeyer
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
'GetClusters' 'DistMatrices' 'kmeans'
GetClustersDistMatrices“KMEANS”
举例----------Examples----------
# simulate a p x n microarray expression dataset, where p = genes and n = samples[apxn模拟芯片表达数据集，其中p =基因和N =样本]
data.sep <- rbind(matrix(rnorm(1000), ncol=50), matrix(rnorm(1000, mean=5), ncol=50))
noise <- matrix(runif(40000), ncol=1000)
data <- t(cbind(data.sep, noise))
data <- data[1:200, ]
# data has p = 1,050 genes and n = 40 samples[数据有p = 1,050基因和N = 40个样本]
clusters.result <- GetClusters(data, 100, 100)
dist.matrices <- DistMatrices(data, clusters.result$clusters)
mantel.corrs <- MantelCorrs(dist.matrices$Dfull, dist.matrices$Dsubsets)
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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。
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发表于 2012-2-26 00:15:11
