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

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DistMatrices(MantelCorr)
DistMatrices()所属R语言包：MantelCorr

                                        Compute Dissimilarity Matrices
                                         计算相异矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

'DistMatrices' uses 'dist' to compute dissimilarity matrices for 'data' and each cluster k from 'GetClusters'
“DistMatrices使用dist的相异矩阵计算”数据“和每个聚类ķ从GetClusters”


用法----------Usage----------


DistMatrices(x.data, cluster.assignment)



参数----------Arguments----------

参数：      x.data
original 'data' matrix  
原来的“数据”矩阵


参数：      cluster.assignment
cluster assignment vector, "clusters", returned by 'GetClusters'  
聚类分配的向量，“聚类”，返回“GetClusters


值----------Value----------

returns a list with two components:
返回两个组件列表：


参数：     Dsubsets
dissimilarity matrices for each cluster k
为每个聚类ķ相异矩阵


参数：     Dfull
dissimilarity matrix for the original 'data'
相异矩阵为原来的数据


注意----------Note----------

'GetClusters' should be executed prior to 'DistMatrices'
应执行“GetClusters以”DistMatrices之前“


作者（S）----------Author(s)----------


Brian Steinmeyer



参见----------See Also----------

'GetClusters'
GetClusters“


举例----------Examples----------



# simulate a p x n microarray expression dataset, where p = genes and n = samples[apxn模拟芯片表达数据集，其中p =基因和N =样本]
data.sep <- rbind(matrix(rnorm(1000), ncol=50), matrix(rnorm(1000, mean=5), ncol=50))
noise <- matrix(runif(40000), ncol=1000)
data <- t(cbind(data.sep, noise))
data <- data[1:200, ]
# data has p = 1,050 genes and n = 40 samples[数据有p = 1,050基因和N = 40个样本]

clusters.result <- GetClusters(data, 100, 100)
dissimilarity.matrices <- DistMatrices(data, clusters.result$clusters)


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注：
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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。