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

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clusterComp(clusterStab)
clusterComp()所属R语言包：clusterStab

                                        Estimate Microarray Cluster Stability
                                         估计芯片聚类稳定性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates the stability of clustering solutions using microarray data. Currently only agglomerative hierarchical clustering is supported.
这个函数估计使用微阵列数据的聚类解决方案的稳定性。目前，只有凝聚层次聚类的支持。


用法----------Usage----------


## S4 method for signature 'ExpressionSet'
clusterComp(object, cl, seednum = NULL, B = 100,
sub.frac = 0.8, method = "ave", distmeth = "euclidean", adj.score = FALSE)
## S4 method for signature 'matrix'
clusterComp(object, cl, seednum = NULL, B = 100,
sub.frac = 0.8, method = "ave", distmeth = "euclidean", adj.score = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：object
Either a matrix or ExpressionSet
无论是矩阵或ExpressionSet


参数：cl
The number of clusters. This may be estimated using benhur
聚类的数量。估计这可能使用benhur


参数：seednum
A value to pass to set.seed, which will allow for exact reproducibility at a later date.
一个值传递给set.seed，这将允许在稍后的日期精确重现。


参数：B
The number of permutations.
排列数。


参数：sub.frac
The proportion of genes to use in each subsample. This value should be in the range of 0.75 - 0.85 for best results
每个子样本中的基因的比例使用。此值应该在0.75的范围内 - 最好的结果0.85


参数：method
The linkage method to pass to hclust.  Valid values include "average", "centroid", "ward", "single", "mcquitty", or "median".
联动的方法，通过hclust。有效值包括“平均”，“重心”，“病房”，“单一”，“mcquitty”，或“中位数”。


参数：distmeth
The distance method to use. Valid values include "euclidean" and "pearson", where pearson implies 1-pearson correlation.
距离的方法来使用。有效值包括“欧几里德”和“培”，其中皮尔逊意味着1-Pearson相关。


参数：adj.score
Boolean. Should the stability scores be adjusted for cluster size? Defaults to FALSE.
布尔值。簇的大小，应进行调整的稳定成绩？ FALSE默认。


Details

详情----------Details----------

This function estimates the stability of a clustering solution by repeatedly subsampling the data and comparing the cluster membership of the subsamples to the original clusters.
这个函数估计，通过反复二次抽样数据和比较聚类成员的子样本的原始聚类的聚类解决方案的稳定性。


值----------Value----------

The output from this function is an object of class clusterComp. See the clusterComp-class man page for more information.
从这个函数的输出是一个对象类clusterComp。更多信息，请参阅clusterComp-class手册页。


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

举例----------Examples----------


data(sample.ExpressionSet)
clusterComp(sample.ExpressionSet, 3)

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