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

loveR

sfaClassPredict(rSFA)
sfaClassPredict()所属R语言包：rSFA

                                        Predict Class for SFA classification
                                         为SFA分类预测类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Use a SFA classification model (stored in opts$*Filename), predict &amp; evaluate on new data (xtst,realc_tst).<br> Author of orig. matlab version: Wolfgang Konen, Jan 2011-Mar 2011.<br> See also [Berkes05] Pietro Berkes: Pattern recognition with Slow Feature Analysis. Cognitive Sciences EPrint Archive (CogPrint) 4104, http://cogprints.org/4104/ (2005)
使用一个的SFA分类模型（存储在OPTS $ *文件名），预测和评估新的的的数据（xtst，realc_tst）。作者的原稿<BR>。 matlab版：沃尔夫冈·Konen 2011年1月 -  2011年3月。<br>查看[Berkes05]彼得的贝尔克斯：模式识别与慢特征分析。认知科学ePrint的存档（CogPrint）4104，http://cogprints.org/4104/（2005）


用法----------Usage----------


  sfaClassPredict(xtst, realcTst, opts)



参数----------Arguments----------

参数：xtst
NTST x IDIM, test input data
NTST x IDIM，测试输入数据


参数：realcTst
1 x NTST, test class labels
1个NTST，测试类标签


参数：opts
list with several parameter settings:     
几个参数设置的列表：

gaussdim
gaussdim

...  
...

*Filename [* = s,g,x] from where to load the models (see sfaClassify)     
*文件名[* = S，G，X]从哪里加载的模型（见sfaClassify）


值----------Value----------

list res containing <br>
列表res包含<BR>


参数：res$errtst
1 x 2 matrix: error rate with / w/o SFA on test set  
1×2矩阵：SFA / W / O型的测试集的错误率与


参数：res$ytst
output from SFA when applied to test data   <tr valign="top"><td>res$predT</td>
从SFA输出时，适用于测试数据<tr valign="top"> <TD>res$predT</ TD>

predictions with SFA + GaussClassifier on test set   <tr valign="top"><td>res$predX</td>
预测与SFA + GaussClassifier对测试集<tr valign="top"> <TD>res$predX</ TD>

predictions w/o SFA (only GaussClassifier) on test set (only if opts.xFilename exists)  
预测测试集上的W / O中SFA（只GaussClassifier）（只有opts.xFilename存在）


参见----------See Also----------

sfaClassify sfaExecute
sfaClassifysfaExecute

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。