R语言 minet包 mrnetb()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

mrnetb(minet)
mrnetb()所属R语言包：minet

                                        Maximum Relevance Minimum Redundancy Backward
                                         最大的关联性最小冗余向后

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

mrnetb takes the mutual information matrix as input in order to infer the network using  the maximum relevance/minimum redundancy criterion combined with a backward elimination and a sequential replacement - see references. This method is a variant of mrnet.
mrnetb需要互信息矩阵作为输入，以推断出网络使用的最大相关性/最小冗余准则，结合了淘汰落后和顺序更换 - 请参阅参考资料。此方法是一种变种mrnet。


用法----------Usage----------


mrnetb(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。


值----------Value----------

mrnetb 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 command: <br> plot( as( returned.matrix ,"graphNEL") )
mrnetb返回一个矩阵，这是网络的加权邻接矩阵。为了显示网络，加载包Rgraphviz和使用下面的命令：参考图（（returned.matrix，“graphNEL”））


作者（S）----------Author(s)----------



Patrick E. Meyer




参考文献----------References----------

Information-Theoretic Inference of Gene Networks Using Backward Elimination.  The 2010 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology.
Information-theoretic inference of large transcriptional regulatory networks. EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology, 2007.

参见----------See Also----------

build.mim,   clr,  mrnet, aracne
build.mim，clr，mrnet，aracne


举例----------Examples----------


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