MOdist(sde)
MOdist()所属R语言包:sde
Markov Operator distance for clustering diffusion processes.
聚类扩散过程的的马氏操作距离。
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Markov Operator distance for clustering diffusion processes.
聚类扩散过程的的马氏操作距离。
用法----------Usage----------
MOdist(x, M=50, rangeval=range(x, na.rm=TRUE, finite = TRUE))
参数----------Arguments----------
参数:x
one or multi-dimensional time series.
一个或多维时间序列。
参数:M
number of splines bases used to approximate the Markov Operator.
的样条曲线,以近似马尔可夫操作的碱基使用。
参数:rangeval
a vector containing lower and upper limit. Default is the range of x.
一个向量,包含的下限和上限。默认的范围x。
Details
详细信息----------Details----------
This function return a lower triangular dist object to be further used in cluster analysis (see examples below).
这个函数返回一个下三角区对象,以进一步用于聚类分析(见下面的例子)。
If x is a one-dimensional time series, the output is the scalar 0, not a dist object.
如果x是一个一维时间序列,则输出为0的标量,而不是一个dist对象。
If x has less than 2 observations, NA is returned.
如果x有不到2个观察值,NA返回。
If time series x contains missing data, then x is converted to a zoo object and missing data are imputed by interpolation.
如果时间序列x包含缺少的数据,然后x转换为一个zoo对象和丢失的数据估算通过插值。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>X</td> <td> a dist object</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> X</ TD> <td>一个dist对象</ TD> </ TR> </表>
(作者)----------Author(s)----------
Stefano Maria Iacus
参考文献----------References----------
De Gregorio, A. Iacus, S.M. (2008) Clustering of discretely observed diffusion processes, http://arxiv.org/abs/0809.3902
实例----------Examples----------
data(quotes)
plot(quotes)
d <- MOdist(quotes)
cl <- hclust( d )
groups <- cutree(cl, k=4)
cmd <- cmdscale(d)
plot( cmd, col=groups)
text( cmd, labels(d) , col=groups)
plot(quotes, col=groups)
plot(quotes, col=groups,ylim=range(quotes))
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。
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