R语言 sda包 sda-package()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

sda-package(sda)
sda-package()所属R语言包：sda

                                        The sda package
                                         SDA包

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This package performs linear discriminant analysis (LDA) and diagonal discriminant analysis (DDA) with variable selection using correlation-adjusted t (CAT) scores.
这个包进行线性判别分析（LDA）和对角线的判别分析（DDA）与变量选择使用相关调整T（CAT）破门得分。

The classifier is trained using James-Stein-type shrinkage estimators. Variable selection is based on ranking predictors by CAT scores (LDA)  or t-scores (DDA).  A cutoff is chosen by false non-discovery  rate (FNDR) or  higher criticism (HC) thresholding.
詹姆斯斯坦型收缩估计分类器训练。变量的选择是基于排名的预测的CAT评分（LDA）或T-分数（DDA）。一个的截止选择的假非发现率（FNDR）的或更高的批评（HC）阈值。

This approach is particularly suited for high-dimensional classification with correlation among predictors. For details see Zuber and Strimmer (2009) and Ahdesm\"aki and Strimmer (2010).
这种方法特别适合于与预测变量之间的相关性高维分类。有关详细信息，请参阅朱伯和Strimmer的（2009）和Ahdesm \“AKI和Strimmer的（2010）。

Typically the functions in this package are applied in three steps:
通常情况下，该包中的功能应用分为三个步骤：

Step 1:feature selection with sda.ranking,
第1步：特征选择与sda.ranking

Step 2:training the classifier with sda, and
第2步：培训的分类与sda，

Step 3:classification using predict.sda.
第3步：分类predict.sda。

The accompanying web site (see below) provides example R scripts to illustrate the functionality of this package.
附带的网站（见下文）R脚本示例来说明这个包的功能。


（作者）----------Author(s)----------


Miika Ahdesm\"aki, Verena Zuber and Korbinian Strimmer (<a href="http://strimmerlab.org/">http://strimmerlab.org/</a>)



参考文献----------References----------

using cat scores and false non-discovery rate control. Ann. Appl. Stat. 4: 503-519. Preprint available from http://arxiv.org/abs/0903.2003.
Bioinformatics 25: 2700-2707. Preprint available from http://arxiv.org/abs/0902.0751.


参见----------See Also----------

catscore, sda.ranking, sda, predict.sda.
catscore，sda.ranking，sda，predict.sda。

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