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

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miscellaneous(flowClust)
miscellaneous()所属R语言包：flowClust

                                        Various Functions for Retrieving Information from Clustering Results
                                         从聚类结果检索信息的各种功能

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Various functions are available to retrieve the information criteria (criterion), the posterior probabilities of clustering memberships z (posterior), the “weights” u (importance), the uncertainty (uncertainty), and the estimates of the cluster proportions, means and variances (getEstimates) resulted from the clustering (filtering) operation.
各种功能都可以检索的信息标准（criterion），聚类成员的后验概率z（posterior），“砝码”u（<X >），不确定性（importance），聚类的比例，均值和方差（uncertainty估计），聚类（过滤）操作。


用法----------Usage----------


criterion(object, ...)
criterion(object) &lt;- value
posterior(object, assign=FALSE)
importance(object, assign=FALSE)
uncertainty(object)
getEstimates(object, data)



参数----------Arguments----------

参数：object
Object returned from flowClust or filter.  For the replacement method of criterion, the object must be of class flowClustList or tmixFilterResultList.
flowClust或filter返回的对象。为criterion替代方法，对象必须是类的flowClustList或tmixFilterResultList。


参数：...
Further arguments. Currently this is type, a character string.  May take "BIC", "ICL" or "logLike", to specify the criterion desired.
进一步的论据。这是目前type字符串。可能需要"BIC"，"ICL"或"logLike"，指定所需的标准。


参数：value
A character string stating the criterion used to choose the best model.  May take either "BIC" or "ICL".
一个字符串说明的标准来选择最好的模型。可以采取任何"BIC"或"ICL"。


参数：assign
A logical value.  If TRUE, only the quantity (z for posterior or u for importance) associated with the cluster to which an observation is assigned will be returned.  Default is FALSE, meaning that the quantities associated with all the clusters will be returned.
一个逻辑值。如果TRUE，只有数量（zposterior或uimportance）观察被分配将返回的聚类。默认是FALSE，这意味着与聚类相关的数量将被退回。


参数：data
A numeric vector, matrix, data frame of observations, or object of class flowFrame; an optional argument.  This is the object on which flowClust or filter was performed.
一个数值向量，矩阵，观测的数据框，对象或类的flowFrame;可选参数。这是上flowClust或filter执行的对象。


Details

详情----------Details----------

These functions are written to retrieve various slots contained in the object returned from the clustering operation.  criterion is to retrieve object@BIC, object@ICL or object@logLike.  It replacement method modifies object@index and object@criterion to select the best model according to the desired criterion.  posterior and importance provide a means to conveniently retrieve information stored in object@z and object@u respectively.  uncertainty is to retrieve object@uncertainty. getEstimates is to retrieve information stored in object@mu (transformed back to the original scale) and object@w; when the data object is provided, an approximate variance estimate (on the original scale, obtained by performing one M-step of the EM algorithm without taking the Box-Cox transformation) will also be computed.
这些功能都写检索从聚类操作返回的对象中包含的各种插槽。 criterion检索object@BIC，object@ICL或object@logLike。它的替代方法修改object@index和object@criterion选择最好的模式，根据所需的标准。 posterior和importance提供方便检索object@z和object@u分别存储的信息的一种手段。 uncertainty检索object@uncertainty。 getEstimates是检索信息存储在object@mu（转换回原来的规模）和object@w;提供的数据对象时，得到一个近似方差估计（原规模，执行不采取Box-Cox变换的EM算法M步）也将被计算。


值----------Value----------

Denote by K the number of clusters, N the number of observations, and P the number of variables.  For posterior and importance, a matrix of size N x K is returned if assign=FALSE (default).  Otherwise, a vector of size N is outputted.  uncertainty always outputs a vector of size N.  getEstimates returns a list with named elements, proportions, locations and, if the data object is provided, dispersion.  proportions is a vector of size P and contains the estimates of the K cluster proportions.  locations is a matrix of size K x P and contains the estimates of the K mean vectors transformed back to the original scale (i.e., rbox(object@mu, object@lambda)).  dispersion is an array of dimensions K x P x P, containing the approximate estimates of the K covariance matrices on the original scale.
表示由K数字聚类，N的若干意见，P数的变量。 posterior和importance，矩阵的大小N x K返回assign=FALSE（默认）。否则，向量的大小N输出。 uncertainty总是输出一个向量的大小N。 getEstimates命名的元素返回一个列表，proportions，locations“，如果提供的数据对象，dispersion。 proportions是一个向量，并包含大小P的K聚类比例估计。 locations是一个矩阵的大小K x P“包含估计K意味着向量转换回原来的规模（即rbox(object@mu, object@lambda)）。 dispersion是一个数组的尺寸K x P x PK协方差矩阵的近似估计，含原有规模。


注意----------Note----------

When object@nu=Inf, the Mahalanobis distances instead of the &ldquo;weights&rdquo; are stored in object@u.  Hence, importance will retrieve information corresponding to the Mahalanobis distances.
当object@nu=Inf，而不是“砝码”的马氏距离存放在object@u。因此，importance将检索相应的马氏距离的信息。


作者（S）----------Author(s)----------



Raphael Gottardo &lt;<a href="mailto:raph@stat.ubc.ca">raph@stat.ubc.ca</a>&gt;, Kenneth Lo &lt;<a href="mailto:c.lo@stat.ubc.ca">c.lo@stat.ubc.ca</a>&gt;




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

flowClust, filter, Map
flowClust，filter，Map

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