wccsom(wccsom)
wccsom()所属R语言包：wccsom
Mapping spectra with self-organising maps
测绘光谱与自组织映射
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Self-organising maps for mapping high-dimensional spectra or patterns to 2D; instead of Euclidean distance, the weighted cross correlation (WCC) similarity measure is used. Modelled after the SOM function in package 'class'. wccsom takes 'continous' patterns, i.e. datapoints are equidistant.
自组织映射高维谱或到2D模式的图，而不是欧氏距离，加权互相关性（WCC）的相似性度量。仿照经过SOM功能包“类”。 wccsom“连续”模式，即数据点的距离相等。
用法----------Usage----------
wccsom(data, grid=somgrid(), rlen = 100, alpha = c(0.05, 0.01),
radius = quantile(nhbrdist, 0.7), init, nhbrdist, trwidth = 20,
toroidal = FALSE, FineTune = TRUE, keep.data = TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：data
Spectra or patterns to be mapped: a matrix, with each row representing a compound.
Spectra或模式被映射：一个矩阵，每一行代表的化合物。
参数：grid
A grid for the representatives: see 'somgrid'.
为代表的网格：看到“somgrid”。
参数：rlen
the number of times the complete data set will be presented to the network.
完整的数据集的次数将提交给网络。
参数：alpha
a vector of two numbers indicating the amount of change. Default is to decline linearly from 0.05 to 0.01 over rlen updates.
两个数字表示的变化量的向量。默认是直线下降，从0.05至0.01 rlen更新。
参数：radius
the initial radius of the neighbourhood to be used for each update: the decrease is exponential over rlen updates in such a way that after one-third of the updates only the winning unit is updated. The default is to start with a value that covers 2/3 of all units.
周边的每个更新要用于：减少的初始半径指数超过rlen在这样一种方式，仅三分之一的更新后的更新获奖单位更新。默认情况下是启动一个值，它涵盖了各单位的2/3。
参数：init
the initial representatives, represented as a matrix. If missing, chosen (without replacement) randomly from 'data'.
初始的代表，表示为矩阵。如果缺少，选择（无需更换），随机从数据。
参数：nhbrdist
optionally, the distance matrix for the units.
任选地，为单位的距离矩阵。
参数：trwidth
width of the triangle function used in the WCC measure, given in the number of data points.
中给出的数据点的数目的的WCC措施，在使用的三角形函数的宽度。
参数：toroidal
if TRUE, then the edges of the map are joined. Note that in a toroidal hexagonal map, the number of rows must be even.
如果为TRUE，则在图的边缘接合。请注意，在一个环形的六边形图的行数必须是偶数。
参数：FineTune
apply kmeans for fine-tuning the codebook vectors.
申请的kmeans微调的码本向量。
参数：keep.data
store training data and their mapping in the network.
在网络中存储训练数据，并且它们的映射。
值----------Value----------
an object of class '"wccsom"' with components
与组件对象的类的“wccsom”的“
参数：grid
the grid, an object of class '"somgrid"'.
的网格，一个对象的类“somgrid”。
参数：changes
vector of mean average deviations from code vectors
代码向量向量的平均偏差
参数：codes
a matrix of code vectors.
的代码矢量的矩阵。
参数：trwdth
the triangle width used for the WCC measure
三角形的宽度，用于为WCC措施
参数：acors
autocorrelations of the code vectors.
代码矢量的自相关性。
参数：toroidal
setting of parameter 'toroidal'.
设置参数环形。
参数：FineTune
setting of parameter 'FineTune'.
设置参数“微调”。
参数：unit.classif
mapping of training data: a vector of unit numbers. Only if keep.data equals TRUE.
的训练数据的映射：向量的单元号。只有keep.data等于TRUE。
参数：wccs
WCC values of all training data, compared to the best matching codebook vector. Only if keep.data equals TRUE.
WCC值相比，所有的训练数据的最佳匹配码本矢量。只有keep.data等于TRUE。
参数：data.acors
WAC values for training data. Only if keep.data equals TRUE.
WAC值的训练数据。只有keep.data等于TRUE。
（作者）----------Author(s)----------
Ron Wehrens
参考文献----------References----------
Representing Structural Databases in a Self-Organising Map.
参见----------See Also----------
SOM, plot.wccsom,
SOM，plot.wccsom，
实例----------Examples----------
data(cepha)
gr <- somgrid(3,3, "hexagonal")
set.seed(7)
x <- wccsom(cepha$patterns, grid=gr, trwidth=20, rlen=100)
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发表于 2012-10-1 20:28:24
