scdaCMA-methods(CMA)
scdaCMA-methods()所属R语言包:CMA
Shrunken Centroids Discriminant Analysis
缩小重心判别分析
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The nearest shrunken centroid classification algorithm is detailly described in Tibshirani et al. (2002).
最近萎缩的重心分类算法detailly Tibshirani等。 (2002年)。
It is widely known under the name PAM (prediction analysis for microarrays), which can also be found in the package pamr.
这是众所周知的名称PAM(芯片分析预测),也可在包pamr下。
方法----------Methods----------
X = "matrix", y = "numeric", f = "missing" signature 1
=“矩阵”,Y =“数字”,F =“失踪”的签名1
X = "matrix", y = "factor", f = "missing" signature 2
=“矩阵”,Y =“因素”,F =“失踪”的签名2
X = "data.frame", y = "missing", f = "formula" signature 3
=“数据框”,Y =“失踪”,F =“公式”签名3
X = "ExpressionSet", y = "character", f = "missing" signature 4
=“ExpressionSet”,Y =“字符”=“失踪”的签名4
For references, further argument and output information, consult scdaCMA.
如需引用,进一步论证和输出信息,咨询scdaCMA。
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