scaleDistPlot(clst)
scaleDistPlot()所属R语言包:clst
Annotated multidimensional scaling plots.
多维尺度说明图。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Produces annotated representations of two-dimensional
生产注明申述二维
用法----------Usage----------
scaleDistPlot(dmat, groups, fill, X, O, indices = "no",
include, display, labels,
shuffleGlyphs = NA, key = "top",
keyCols = 4, glyphs,
xflip = FALSE, yflip = FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数:dmat
Square matrix of pairwise distances.
成对距离方阵。
参数:groups
Object coercible to a factor identifying group membership of objects corresponding to either edge of dmat.
对象强制转换的一个因素确定相应的要么dmat边缘的对象组成员。
参数:fill
vector (logical or indices) of points to fill
矢量(逻辑或指数),以填补点
参数:X
vector of points to mark with an X
用X标记点的向量
参数:O
vector of points to mark with a circle
点的向量,以纪念一个圆圈
参数:indices
label points with indices (all points if 'yes', or a subset indicated by a vector)
标签与指数点(点,如果是,或一个子集表示一个向量)
参数:include
boolean or numeric vector of elements to include in call to cmdscale
布尔或数字向量到包括呼叫cmdscale的元素
参数:display
boolean or numeric vector of elements to include in call to display
布尔或数字向量元素,包括在呼叫显示
参数:labels
list or data frame with parameters $i indicating indices and $text containing labels.
列表或$ I指示指数和美元的文本包含标签数据与参数的框架。
参数:shuffleGlyphs
modify permutation of shapes and colors given an integer to serve as a random seed.
修改一个整数作为随机种子的形状和颜色的排列。
参数:key
'right' (single column), 'top' (variable number of columns), or NULL for no key
“正确的”(单柱),顶(变量数列),或NULL没有关键
参数:keyCols
number of columns in key
在关键的列数
参数:glyphs
a data.frame with columns named col and pch corresponding to elements of unique(groups)
一个名为col和pchunique(groups)元素的列数据框
参数:xflip
if TRUE, flip orientation of x-axis
如果TRUE,翻转X轴方向
参数:yflip
if TRUE, flip orientation of y-axis
如果TRUE,翻转Y轴方向
参数:...
additional arguments are passed to xyplot
额外的参数传递xyplot
值----------Value----------
Returns a lattice grid object.
返回格之格对象。
作者(S)----------Author(s)----------
Noah Hoffman
参见----------See Also----------
cmdscale, xyplot
cmdscale,xyplot
举例----------Examples----------
data(iris)
dmat <- as.matrix(dist(iris[,1:4], method="euclidean"))
groups <- iris$Species
## visualize pairwise euclidean dstances among items in the Iris data set[#可视化项目在Iris数据集之间的成对欧几里德dstances]
fig <- scaleDistPlot(dmat, groups)
plot(fig)
## leave-one-out analysis of the classifier[#留出的分类分析]
loo <- lapply(seq_along(groups), function(i){
do.call(classify, pull(dmat, groups, i))
})
matches <- lapply(loo, function(x) rev(x)[[1]]$matches)
result <- sapply(matches, paste, collapse='-')
confusion <- sapply(matches, length) > 1
no_match <- sapply(matches, length) < 1
plot(scaleDistPlot(dmat, groups, fill=confusion, O=confusion, X=no_match))
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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。
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