R语言 minet包 clr()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

clr(minet)
clr()所属R语言包：minet

                                        Context Likelihood or Relatedness Network
                                         语境的可能性或相关度网络

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

clr takes the mutual information matrix as input in order to return the infered network - see details.
clr互信息矩阵作为输入，以返回推导网络 - 查看详细信息。


用法----------Usage----------


clr( mim )



参数----------Arguments----------

参数：mim
A square matrix whose i,j th element is the mutual information   between variables X_i and X_j - see build.mim.
一个方阵的我，第j个元素是变量之间的相互信息X_i和X_j - 看到build.mim。


Details

详情----------Details----------

The CLR algorithm is an extension of relevance network. Instead of  considering the mutual information I(Xi;Xj) between features Xi and Xj, it takes into account the score  sqrt(zi^2+zj^2), where <br>
CLR的算法是一个有关网络的扩展。而不考虑互信息I(Xi;Xj)特征之间的Xi和Xj，它考虑到比分sqrt(zi^2+zj^2)，其中参考

and mean(Xi) and sd(Xi) are, respectively,  the mean and the standard deviation of the empirical distribution  of the mutual information values I(Xi,Xk),  k=1,...,n.
mean(Xi)和sd(Xi)分别是I(Xi,Xk)，K = 1，...，N的互信息值的经验分布的均值和标准偏差。


值----------Value----------

clr returns a matrix which is the weighted adjacency matrix of the network. In order to display the network, load the package Rgraphviz and use the following comand plot( as( returned.matrix ,"graphNEL") )
clr返回一个矩阵，这是网络的加权邻接矩阵。为了显示网络，加载的包Rgraphviz和使用下面的COMAND图（（returned.matrix，“graphNEL”））


参考文献----------References----------

Wierzbowski, Guillaume Cottarel, Simon Kasif, James J. Collins, and  Timothy S. Gardner. Large-scale mapping and validation of escherichia coli transcriptional regulation from a compendium of expression profiles. PLoS Biology, 2007.   

参见----------See Also----------

build.mim,   aracne,   mrnet, mrnetb
build.mim，aracne，mrnet，mrnetb


举例----------Examples----------


data(syn.data)
mim <- build.mim(syn.data,estimator="spearman")
net <- clr(mim)

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。