FAMEoutliers(TargetSearch)
FAMEoutliers()所属R语言包:TargetSearch
FAME outlier detection
名誉离群点检测
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
A function to detect retention time marker (FAME) outliers.
一个函数来检测保留时间标记(FAME),离群。
用法----------Usage----------
FAMEoutliers(samples, RImatrix, pdffile = NA, startDay = NA, endDay = NA,
threshold = 3, group.threshold = 0.05)
参数----------Arguments----------
参数:samples
A tsSample object created by ImportSamples function.
一个tsSampleImportSamples函数创建的对象。
参数:RImatrix
A retention time matrix of the found retention time markers.
一个发现的保留时间标记的保留时间矩阵。
参数:pdffile
A character string naming a PDF file where the FAMEs report will be saved.
一个字符串,命名脂肪酸甲酯的报告将被保存为PDF文件。
参数:startDay
A numeric vector with the starting days of your day groups.
与你一天的群体开始天的数字向量。
参数:endDay
A numeric vector with the ending days of your day groups.
你一天的团体结束的日子里的一个数值向量。
参数:threshold
A standard deviations cutoff to detect outliers.
一个标准偏差,截止到检测离群点。
参数:group.threshold
A numeric cutoff to detect day groups based on hierarchical clustering. Must be between 0..1.
一个数字截止到检测基于层次聚类的一天组。必须0..1。
Details
详情----------Details----------
If no pdffile argument is given, the report will be saved on a file called "TargetSearch-YYYY-MM-DD.FAME-report.pdf", where YYYY-MM-DD is a date.
如果没有pdffile参数,该报告将被保存在一个文件称为"TargetSearch-YYYY-MM-DD.FAME-report.pdf"YYYY-MM-DD是一个日期。
If both startDay and endDay are not given, the function will try to detect day groups using a hierarchical clustering approach by cutting the tree using group.threshold as cutoff height.
如果这两个startDay和endDay不给,该函数将尝试使用层次聚类方法检测使用截止高度group.threshold切割树一天群体。
Retention time markers that deviate more than threshold standard deviations from the mean of their day group will be identified as outliers.
保留时间标记,偏离比threshold从他们的日常组的平均标准差更将被认定为离群。
值----------Value----------
A logical matrix of the same size of RImatrix. A TRUE value indicates that the retention time marker in that particular sample is an outlier.
一个同样大小的RImatrix逻辑矩阵。一个TRUE值表明,在特定样品的保留时间标记是一个离群。
作者(S)----------Author(s)----------
Alvaro Cuadros-Inostroza, Matthew Hannah, Henning Redestig
参见----------See Also----------
RIcorrect, ImportSamples
RIcorrect,ImportSamples
举例----------Examples----------
require(TargetSearchData)
data(TargetSearchData)
# find the retention marker outliers of the example data and save it in "outlier.pdf"[找到示例数据的保留标记离群和保存在“outlier.pdf”]
outliers <- FAMEoutliers(sampleDescription, RImatrix, pdffile = "outlier.pdf")
# find the outliers (although they are reported in the output PDF file)[找到离群值(虽然它们在输出的PDF文件报告)]
apply(outliers, 1, which)
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