R语言 MLInterfaces包 clusteringOutput-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

clusteringOutput-class(MLInterfaces)
clusteringOutput-class()所属R语言包：MLInterfaces

                                        container for clustering outputs in uniform structure
                                         容器均匀结构的聚类输出

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

container for clustering outputs in uniform structure
容器均匀结构的聚类输出


类的对象----------Objects from the Class----------

Objects can be created by calls of the form new("clusteringOutput", ...).
创建对象可以通过检测的形式new("clusteringOutput", ...)。


插槽----------Slots----------




partition: Object of class "integer", labels for
partition类"integer"，标签对象




silhouette: Object of class "silhouette", structure from Rousseeuw cluster package measuring cluster
silhouette类"silhouette"，结构对象测量从Rousseeuw聚类的程序包的聚类




prcomp: Object of class "prcompObj" a wrapped
prcomp类"prcompObj"包装的对象




call: Object of class "call" for auditing
call类"call"审计对象




learnerSchema: Object of class "learnerSchema", a formal object indicating the package, function, and other attributes
learnerSchema：对象类"learnerSchema"，正式指示包，功能，和其他属性的对象




RObject: Object of class "ANY", the
RObject类"ANY"，对象




converter: converter propagated from call
converter：转换从呼叫传播




distFun: distfun propagated from call
distFun：distfun传播从呼叫


方法----------Methods----------




RObject signature(x = "clusteringOutput"): extract the unaltered output of the R function or method called according
RObjectsignature(x = "clusteringOutput")：提取的R函数或方法的改变输出根据




plot signature(x = "clusteringOutput", y = "ANY"):  a 4-panel plot showing features of the clustering, including the scree plot for a principal components transformation and a display of the partition in PC1xPC2 plane.  For a clustering method that does not have a native plot procedure, such as kmeans, the parameter y should be bound to a data frame or matrix with feature data for all records; an image plot of robust feature z-scores (z=(x-median(x))/mad(x)) and
图signature(x = "clusteringOutput", y = "ANY")：4面板显示的聚类功能，包括一个主要组成部分的转变和PC1xPC2平面分区显示的卵石图的图。没有本地的图过程，如KMEANS聚类方法，参数y应绑定到一个数据框或所有记录的特征数据矩阵;强大的功能，图像图Z-分数（Z =（X中位数（X））/疯狂（x））和




show signature(object = "clusteringOutput"): concise
显示signature(object = "clusteringOutput")：简洁


作者（S）----------Author(s)----------


VJ Carey <stvjc@channing.harvard.edu>



举例----------Examples----------


showClass("clusteringOutput")

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。