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

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smacofSym(smacof)
smacofSym()所属R语言包：smacof

                                        Symmetric smacof
                                         对称smacof

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Multidimensional scaling (stress minimization: SMACOF) on symmetric dissimilarity matrix.
多维的缩放（应力最小化：SMACOF）对称的相异度矩阵。


用法----------Usage----------


smacofSym(delta, ndim = 2, weightmat = NULL, init = NULL, metric = TRUE, ties = "primary", verbose = FALSE, relax = FALSE, modulus = 1, itmax = 1000, eps = 1e-06)




参数----------Arguments----------

参数：delta
Either a symmetric dissimilarity matrix or an object of class "dist"
无论是对称的相异矩阵或对象类"dist"


参数：ndim
Number of dimensions
的维数


参数：weightmat
Optional matrix with dissimilarity weights
可选相异的权重矩阵


参数：init
Matrix with starting values for configurations (optional)
矩阵的初始值配置（可选）


参数：metric
If FALSE non-metric MDS is performed
如果FALSE非度量MDS进行


参数：ties
Tie specification for non-metric MDS only: "primary", "secondary", or "tertiary"
非度量MDS领带规格："primary"，"secondary"或"tertiary"


参数：verbose
If TRUE, intermediate stress is printed out
如果TRUE，中间主应力打印出来


参数：relax
If TRUE, block relaxation is used for majorization
如果TRUE，块松弛用于优超


参数：modulus
Number of smacof iterations per monotone regression call
每单调回归呼叫smacof迭代的次数


参数：itmax
Maximum number of iterations
最大迭代次数


参数：eps
Convergence criterion
收敛准则


Details

详细信息----------Details----------

This is the simplest MDS-SMACOF version of the package. It solves the stress target function for symmetric dissimiliby means of the majorization approach (SMACOF). The main output are the coordinates in the low-dimensional space (configurations; conf). The function also returns the point stress, i.e. the larger the contribution of a point to the total stress, the worse the fit (see also plot.smacof.
这是最简单的的MDS-SMACOF版本的软件包。它解决了意味着的优超的方法（SMACOF）的的压力目标的对称dissimiliby功能的。的主要输出是低维空间中的坐标（配置;conf）。该函数也返回点的压力，即较大的一个点的总应力的贡献，更糟糕的配合（见plot.smacof。


值----------Value----------


参数：delta
Observed dissimilarities
观察到的不同点


参数：obsdiss
Observed dissimilarities, normalized
观察到的不同点，归


参数：confdiss
Configuration dissimilarities
配置异同


参数：conf
Matrix of final configurations
矩阵的最终配置


参数：stress.m
Stress value for metric MDS
为公制MDS的应力值


参数：stress.nm
Stress value for non-metric MDS (if computed)
非度量MDS的应力值（如果计算）


参数：spp
Stress per point
每点压力


参数：ndim
Number of dimensions
的维数


参数：model
Type of smacof model
smacof模型的类型


参数：niter
Number of iterations
迭代次数。


参数：nobj
Number of objects
对象的数量


（作者）----------Author(s)----------


Jan de Leeuw and Patrick Mair



参考文献----------References----------

The R package smacof. Journal of Statistical Software, 31(3), 1-30, http://www.jstatsoft.org/v31/i03/

参见----------See Also----------

smacofConstraint, smacofRect, smacofIndDiff, smacofSphere.primal, smacofSphere.dual, plot.smacof
smacofConstraint，smacofRect，smacofIndDiff，smacofSphere.primal，smacofSphere.dual，plot.smacof


实例----------Examples----------



## simple SMACOF solution for kinship data[＃的简单SMACOF解决方案亲属关系数据]
data(kinshipdelta)
res <- smacofSym(kinshipdelta)
res
summary(res)
plot(res)
plot(res, type = "p", label.conf = list(TRUE, 3, "darkgray"), pch = 25, col = "red")

## 3D nonmetric SMACOF solution for trading data[＃3D的非测量SMACOF解决方案的交易数据]
data(trading)
res <- smacofSym(trading, ndim = 3, metric = FALSE, ties = "secondary")
res

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