R语言 sparcl包 HierarchicalSparseCluster.wrapper()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

HierarchicalSparseCluster.wrapper(sparcl)
HierarchicalSparseCluster.wrapper()所属R语言包：sparcl

                                        A wrapper for the hierarchical sparse clustering algorithm
                                         包装了稀疏的层次聚类算法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

A wrapper for HierarchicalSparseCluster which reads in the data in  GCT file format, and then  automatically chooses the optimal tuning parameter value using HierarchicalSparseCluster.permute if not specified.
包装了HierarchicalSparseCluster读取在GCT的文件格式中的数据，然后自动选择最佳的调整参数值HierarchicalSparseCluster.permute，如果未指定。


用法----------Usage----------


HierarchicalSparseCluster.wrapper(file,  method=c("average", "complete", "single", "centroid"),
wbound=NULL, silent=FALSE, cluster.features=FALSE,
method.features=c("average", "complete",
"single","centroid"),output.cluster.files=TRUE,outputfile.prefix=NULL,maxnumgenes=5000,standardize.arrays=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：file
A GCT filename in the working directory containing the data to be clustered.
一个的GCT文件名中的工作目录中包含的数据聚集。


参数：method
The type of linkage to use in the hierarchical clustering - "single", "complete", "average", or "centroid".
在层次聚类联动使用的类型 - “单”，“完成”，“平均”，或“质心”。


参数：wbound
The L1 bound on w to use; this is the tuning parameter for sparse hierarchical clustering. If NULL, then it will be chosen via HierarchicalSparseCluster.permute.
约束的L1 w才能使用，这是稀疏的层次聚类的优化参数。如果为NULL，那么它会选择通过HierarchicalSparseCluster.permute。


参数：silent
Print out progress?
打印出的进展如何？


参数：cluster.features
Is a clustering for the features with non-zero weights also desired? Default is FALSE.
是一个聚类的功能与非零的权重也需要吗？默认值是false。


参数：method.features
If cluster.features is TRUE, then the type of linkage used to cluster the features with non-zero weights: one of "single", "complete", "average", or "centroid".
如果cluster.features是TRUE，那么该类型的联动非零的权重，以聚类的特点：一是“单一”，“完成”，“平均”，或“质心”。


参数：output.cluster.files
Should files containing the clustering be output? Default is TRUE.
如果文件包含的聚类输出吗？默认值是TRUE。


参数：outputfile.prefix
The prefix for the output files. If NULL, then the prefix of the input file is used.
的输出文件的前缀。如果为NULL，则使用输入文件的前缀。


参数：maxnumgenes
Limit the analysis to some number of genes with highest marginal variance, for computational reasons. This is recommended when the number of genes is very large. If NULL, then all genes are used.
限制的分析，以一定数目的基因最高的边际变异，计算的原因。当基因的数量是非常大的，这是推荐的。如果为NULL，则所有的基因。


参数：standardize.arrays
Should the arrays first be standardized? Default is TRUE.
如果数组的第一个标准化了吗？默认值是TRUE。


值----------Value----------


参数：hc
The output of a call to "hclust", giving the results of hierarchical sparse clustering.
的输出的呼叫“hclust”，给分层稀疏聚类的结果。


参数：ws
The p-vector of feature weights.
的p-的特征权重向量。


参数：u
The nxn dissimilarity matrix passed into hclust, of the form $(sum_j w_j d_ii'j)_ii'$.
通过到hclust，nxn的相异度矩阵的形式$（sum_j w_j d_iij）的_ii $。


参数：dists
The (n*n)xp dissimilarity matrix for the data matrix x. This is useful if additional calls to HierarchicalSparseCluster will be made.
（N * N）XP相异度矩阵的数据矩阵X。这是有用的，，如果附加的调用HierarchicalSparseCluster将。


（作者）----------Author(s)----------


Daniela M. Witten and Robert Tibshirani



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

HierarchicalSparseCluster.permute,KMeansSparseCluster,KMeansSparseCluster.permute
HierarchicalSparseCluster.permute，KMeansSparseCluster，KMeansSparseCluster.permute

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
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。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。