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

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calculateFuzzyPatterns(DFP)
calculateFuzzyPatterns()所属R语言包：DFP

                                         Calculates a Fuzzy Pattern for each category of the samples
                                         计算出每个样品类别的模糊模式识别

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates a Fuzzy Pattern for each category. To do this, a given percentage of the samples belonging to a category must have the same label ("Low", "Medium" or "High").
计算出每个类别的模糊模式识别。要做到这一点，必须有一定比例的属于一个类别的样本相同的标签（低，中或高）。


用法----------Usage----------


calculateFuzzyPatterns(rmadataset, dvs, piVal = 0.9, overlapping = 2)



参数----------Arguments----------

参数：rmadataset
ExpressionSet with numeric values containing gene expression values (rows) of samples belonging to different categories (columns).<br>  The ExpressionSet also contains an AnnotatedDataFrame with metadata regarding the classes to which each sample belongs.
ExpressionSet含有基因的表达值属于不同的类别（列）的样本（行）的数值。参考ExpressionSet还包含一个元数据的AnnotatedDataFrame类每个样品属于。


参数：dvs
Matrix containing discrete values according to the overlapping parameter after discretizing the gene expression values.<br>  Includes an attribute <VAR>types</VAR> which determines the category of each sample.
矩阵包含离散值，根据基因表达值离散化后的重叠参数。参考包括属性<VAR>类型，</ VAR的，这就决定了每个样品的类别。


参数：piVal
Controls the degree of exigency for selecting a gene as a member of a Fuzzy Pattern.<br> Default value = 0.9. Range[0,1].  
选择作为一个模糊模式识别成员的基因控制的紧急程度。参考Default value = 0.9。 Range[0,1]。


参数：overlapping
Modifies the number of membership functions used in the discretization process.<br>  Possible values:    <ol> "Low", "Medium", "High".  
修改可能参考值：在离散化过程中所使用的隶属函数的数目。<OL>低，中，高。

"Low", "Low-Medium", "Medium", "Medium-High", "High".  
“低”，“低中等，中，中高，高。

"Low", "Low-Medium", "Low-Medium-High", "Medium", "Medium-High", "High".  </ol>  Default value = 2.  
“低”，“低中”，“低 - 中 - 高”，“中等”，“中高”，“高”。 </ OL>Default value = 2。


值----------Value----------

Genes belonging to each Fuzzy Patterns. There are one FP for each class.<br> Includes an attribute <VAR>ifs</VAR> with the Impact Factor for each category.
属于每个模糊模式的基因。有一个FP为每个类。参考包括属性<VAR> IFS </ VAR的每个类别的影响因子。


作者（S）----------Author(s)----------



Rodrigo Alvarez-Gonzalez<br>
Daniel Glez-Pena<br>
Fernando Diaz<br>
Florentino Fdez-Riverola<br>
Maintainer: Rodrigo Alvarez-Gonzalez &lt;<a href="mailto:rodrigo.djv@uvigo.es">rodrigo.djv@uvigo.es</a>&gt;




参考文献----------References----------

Patterns for Gene Selection and Data Reduction on Microarray Data. 7th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning: IDEAL 2006, (2006) pp. 1095-1102
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