EStep(RMallow)
EStep()所属R语言包:RMallow
The Expectation step of the EM algorithm.
期望的EM算法的步骤。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Assigns each ranking the probability that it belongs to each cluster, given current parameters.
每个等级分配的概率,它属于每个聚类,鉴于目前的参数。
用法----------Usage----------
EStep(R, r, p, lambda, G, N, C, all.dists = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:R
Current cluster modal sequences.
当前的聚类模式序列。
参数:r
The data of partial or full rankings.
世界排名中的部分或全部数据。
参数:p
The proportion of the data currently assigned to each cluster.
当前分配给每个簇的数据的比例。
参数:lambda
The lambda parameters from Mallow's model for each cluster.
Mallow的模型为每个聚类的lambda参数。
参数:G
Number of clusters, length(R).
聚类数,长(R)。
参数:N
Number of rows in the data.
在数据中的行数。
参数:C
Vector of normalizing coefficients for the clusters.
向量的聚类系数标准化。
参数:all.dists
For efficiency, provide all of the Kendall distances between each sequence and each cluster mode.
为了提高效率,提供所有肯德尔每个序列之间的距离,并且每个聚类模式。
值----------Value----------
Matrix where output[i, j] represents the current probability that subject "i" belongs to cluster "j".
矩阵输出[I,J],主题为“我”,属于聚类“J”代表了当前的概率。
(作者)----------Author(s)----------
Erik Gregory
参考文献----------References----------
Thomas Brendan Murphy & Donal Martin. 1 April 2002. Computational Statistics & Data Analysis 41 (2003) 645-655.
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。
|