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

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svdPca(pcaMethods)
svdPca()所属R语言包：pcaMethods

                                        Perform principal component analysis using singular value
                                         利用奇异值进行主成分分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A wrapper function for prcomp to deliver the result as a pcaRes method. Supplied for  compatibility with  the rest of the pcaMethods package.  It is not recommended to use this function directely but rather to use  the pca() wrapper
一个prcomp提供pcaRes方法的结果，包装功能。提供与其他的pcaMethods包的兼容性。这是不建议使用此功能directely而是使用pca()包装


用法----------Usage----------


svdPca(Matrix, nPcs=2, varLimit=1, verbose=interactive(), ...)



参数----------Arguments----------

参数：Matrix
Pre-processed (centered and possibly scaled) numerical matrix samples in rows and variables as columns. No missing values allowed.
预加工（集中和可能规模的行和列作为变量）数值矩阵样品。允许无遗漏值。


参数：nPcs
Number of components that should be extracted.
应提取的元件数目。


参数：varLimit
Optionally the ratio of variance that should be explained. nPcs is ignored if varLimit < 1
可选的方差的比率，应加以解释。 nPcs被忽略如果varLimit <1


参数：verbose
Verbose complaints to matrix structure
详细的投诉矩阵结构


参数：...
Only used for passing through arguments. </table>
仅用于通过参数传递。 </ TABLE>


值----------Value----------

A pcaRes object.
一个pcaRes对象。


作者（S）----------Author(s)----------


Henning Redestig



参见----------See Also----------

prcomp, princomp, pca
prcomp，princomp，pca


举例----------Examples----------


mat <- prep(t(metaboliteDataComplete))
pc <- svdPca(mat, nPcs=2)
## better use pca()[＃更好地利用PCA（）]
pc <- pca(t(metaboliteDataComplete), method="svd", nPcs=2)

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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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