spa.control(spa)
spa.control()所属R语言包：spa
Control Parameters for spa
水疗的控制参数
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Controls various aspects of fitting the "spa" object.
控制装修的“水疗”对象的各个方面。
用法----------Usage----------
spa.control(eps=1e-6,maxiter=20,gcv=c("lGCV","tGCV","fGCV","aGCV"),
lqmax=0.2,lqmin=0.05,ldepth=10,ltmin=0.05,lgrid=NULL,
lval=NULL,dissimilar=TRUE,pce=FALSE,adjust=0,warn=FALSE,...)
参数----------Arguments----------
参数：eps
the tolerance parameter for spa using a type="class" argument.
水疗的耐受性参数使用类型=类的说法。
参数：maxiter
the maximum number of iterations to run the algorithm using type="class" argument. This parameter forces the algorithm to stop even if eps is not met.
最大迭代次数，运行该算法使用type =类的说法。此参数强制停止即使不符合EPS的算法。
参数：gcv
aGCV=approximate GCV using the smoother SLL+t(SU)*SUL, tGCV=GCV using the smoother SLL+SLUsolve(I-SUU,SUL) (can be slow), lGCV=GCV using the supervised smoother (fast but not that good), and fGCV=approximate GCV using the smoother S with approximation above (this is no longer documented but it is still implemented).
aGCV的近似GCV使用平滑的SLL + T（SU）* SUL，tGCV = GCV使用平滑的SLL + SLUsolve（I-SUU，SUL）（很慢），lGCV = GCV使用的监督更流畅（速度快，但并不是说在良好），fGCV的=近似GCV使用平滑的S与近似以上（这是不再记录，但它仍然是实施）。
参数：lqmax
max quantile on the density of distance for data-driven estimation
上的最大位数为数据驱动的估计距离的密度
参数：lqmin
min quantile on the density of distance for data-driven estimation
数据驱动的估计距离的密度最小位数
参数：ldepth
the depth of the search for divide and conquer parameter estimation
深度搜索鸿沟和征服参数估计
参数：ltmin
the minimum value, in-case lqmin is negative
的最低值，情况lqmin中是负
参数：lgrid
if set to an integer, then the divide and conquer approach is bypassed
如果设置为一个整数，然后分而治之的办法是绕过
参数：lval
if set then the smoothing parameter is lval
如果设置，则平滑参数是lval
参数：dissimilar
if the edges represent similarity then set this to TRUE. This flag is intended for use with the Laplacain smoother as input (for SPS this flag is ignored and the graph is assumed to be dissimilar). If the flag is FALSE then the supplied kernel is used to convert the graph to similarity.
如果边表示的相似性，然后将其设置为TRUE。此标志被用于使用与Laplace算子作为输入（用于SPS此标志被忽略，并且在图形被假定为异种）平滑。如果该标志为FALSE，则所提供的内核是用来转换成图形的相似性。
参数：warn
if TRUE then the procedure warns the user that a ginv will be used in the matrix inversion (i.e. the matrix is not invertible)
如果为TRUE，然后程序警告的用户将被用在一个ginv逆矩阵（即矩阵是不可逆的）
参数：pce
parameter adjust is meant for adjusting hard probability class estimates to soft (i.e. if p(z)=1 then p(z)=0.9999), for GCV estimation, this pushes GCV away from selecting smaller values.
参数调整是调整硬盘概率类估计软（即如果P（Z）= 1，则P（Z）= 0.9999），为GCV估计，这推动GCV距离选择较小的值。
参数：adjust
apply adjustment W=W+adjust.
申请调整W = W +调节。
参数：...
mop up additional parameters passed in.
拖把的其他参数传入。
注意----------Note----------
Keep in mind, that for exponential loss (hard) we are being somewhat non-conventional by using GCV at all, i.e. loss/df where df=1-tr/m (m is known data size).
请记住，对于指数型损耗（硬），我们正在使用GCV在有些非传统，即损失/ DF，DF = 1-TR / M（M是已知的数据大小）。
（作者）----------Author(s)----------
Mark Culp
参考文献----------References----------
M. Culp (2011). spa: A Semi-Supervised R Package for Semi-Parametric Graph-Based Estimation. Journal of Statistical Software, 40(10), 1-29. URL http://www.jstatsoft.org/v40/i10/.
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发表于 2012-9-30 14:21:54
