addNoisyCopies(rSFA)
addNoisyCopies()所属R语言包：rSFA
Add noisy copies for parametric bootstrap
添加噪声副本参数bootstrap
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Given training data X with true labels REALCLASS, add new records to X and REALCLASS, which are noisy copies of the training data.
给定训练数据X与真正的标签REALCLASS，添加新记录X和REALCLASS的，这是嘈杂的训练数据的副本。
用法----------Usage----------
addNoisyCopies(realclass, x, pars)
参数----------Arguments----------
参数：x
a matrix containing the training data
包含训练数据矩阵
参数：realclass
true class of training data (can be vector, numerics, integers, factors)
真正的类的训练数据（可以是矢量，数字，整数的因素）
参数：pars
list of parameters:<br> pars$ncopies: Number of new records to add<br> pars$ncsort: Defines if training data should be sorted by class. Default is FALSE<br> pars$ncsigma: The noise in each column of x has the std.dev. pars$ncsigma*(standard deviation of column). Default Value: 0.8<br> pars$ncmethod: =1: each 'old' record from X in turn is the centroid for a new pattern;<br> =2: the centroid is the average of all records from the same class, the std.dev. is the same for all classes;<br> =3: centroid as in '2', the std.dev. is the std.dev. of all records from the same class (*recommended*)<br>
参数列表：参考pars$ncopies：数新记录添加<BR> pars$ncsort：定义类训练数据进行排序。默认值是FALSE <BR> pars$ncsigma：x的每一列中的噪声有文献[7。标准杆和$ ncsigma *（标准差列）。默认值：0.8 <BR> pars$ncmethod：= 1：每一个“旧”的记录从X依次是质心的新格局;参考= 2的重心是平均的所有记录相同类，文献[7。所有类是相同的，参考= 3：质心2，文献[7。是文献[7。从相同的类（*推荐*）参考的所有记录
值----------Value----------
list res <br> - res contains two list entries: realclass and x (including added copies)
列表res<BR> - res包含两个列表的条目：realclass和X（包括增值份的）
参考文献----------References----------
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。
|
发表于 2012-9-28 21:51:10
