R语言 clusterStab包 BenHur-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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BenHur-class(clusterStab)
BenHur-class()所属R语言包：clusterStab

                                        Class "BenHur", a class for estimating clusters in microarray
                                         类“BenHur”，在芯片级的估计聚类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A specialized class representation used for estimating
估计使用一个专门的类表示


类的对象----------Objects from the Class----------

Objects are usually created by a call to benhur, although technically a new object can also be created by a call to new("BenHur",...). However, this second method is usually not worth the work required.
对象通常创建调用benhur由，虽然技术上了一个新的对象，也可以由调用new("BenHur",...)创建。不过，这第二种方法是通常所要求的工作不值得。


插槽----------Slots----------




jaccards: Object of class "list", containing the jaccard vectors; these indicate the proportion of pairwise
jaccards：Object类的"list"，包含jaccard向量，这表明成对的比例




size: Object of class "vector", only used for plotting.
size：Object类的"vector"，只用于绘图。




iterations: Object of class "vector",
iterations：Object类的"vector"，




freq: Object of class "vector", containing the
freq：Object类的"vector"，包含


方法----------Methods----------




ecdf signature(x = "BenHur"): Plot an empirical CDF. This can be used to help determine the number of clusters in the data. The most likely (e.g., most stable number) of clusters will have a CDF that is concentrated at or near one. See vignette
厄立特里亚社区发展基金的signature(x = "BenHur")：图实证民防部队。这可以用来帮助确定簇中的数据的数量。最有可能的（例如，最稳定的数量）聚类将有一个或附近一个集中的民防部队。看到小插曲




hist signature(x = "BenHur"): Plot histograms for all clusters tested. The most likely (e.g., most stable number) of clusters will have a histogram in which the data are clustered at
历史signature(x = "BenHur")：所有聚类绘制直方图测试。最有可能的（例如，最稳定的数量）聚类将在其中的数据都集中在直方图




show signature(object = "BenHur"): Gives a nice
显示signature(object = "BenHur")：提供一个很好的


作者（S）----------Author(s)----------


James W. MacDonald <jmacdon@med.umich.edu>



参考文献----------References----------

method for discovering structure in clustered data. Pacific Symposium on Biocomputing, 2002. Smolkin, M. and Ghosh, D. (2003).  Cluster stability scores for microarray data in cancer studies. BMC Bioinformatics 4, 36 - 42.
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