R语言 shapes包 procGPA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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procGPA(shapes)
procGPA()所属R语言包：shapes

                                        Generalised Procrustes analysis
                                         广义的Procrustes分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generalised Procrustes analysis to register landmark configurations into optimal registration using translation,  rotation and scaling. Reflection invariance can also be chosen, and registration without scaling is also an option. Also, obtains principal  components, and some summary statistics.
广义的Procrustes分析，，登记地标配置到最优的注册，使用平移，旋转和缩放。反射不变性也可以选择无结垢的注册也是一种选择。此外，获得的主要组成部分，和一些汇总统计数据。


用法----------Usage----------


procGPA(x, scale = TRUE, reflect = FALSE, eigen2d = FALSE,
tol1 = 1e-05, tol2 = tol1, tangentresiduals = TRUE, proc.output=FALSE,
distances=TRUE, pcaoutput=TRUE, alpha=0, affine=FALSE, expomap=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：x
Input k x m x n real array, (or k x n complex  matrix for m=2 is OK), where k is the number of points, m  is the number of dimensions, and n is the sample size.  
输入kxmxn真正的数组，（或：KXN复杂的矩阵，当m = 2是行），其中k是的点的数量，m是维度的数目，n为样本大小。


参数：scale
Logical quantity indicating if scaling is required
逻辑量，表示如果需要缩放


参数：reflect
Logical quantity indicating if reflection  is required
如果需要反射的逻辑数量


参数：eigen2d
Logical quantity indicating if complex eigenanalysis  should be used to calculate Procrustes mean for the particular 2D case when  scale=TRUE, reflect=FALSE  
复杂的特征分析指示是否应该被用来计算的Procrustes逻辑量的意思是为特定的二维情况下时，量度= TRUE，反映= FALSE


参数：tol1
Tolerance for optimal rotation for the iterative  algorithm: tolerance on the mean sum of squares  (divided by size of mean squared) between successive iterations
公差最佳旋转的迭代算法：宽容连续迭代之间的平均平方和（分大小的均方）


参数：tol2
tolerance for rescale/rotation step for the iterative  algorithm: tolerance on the mean sum of squares  (divided by size of mean squared) between successive iterations
容忍的迭代算法的步骤重新调整/旋转：宽容的连续迭代之间的平均平方和（除以平均平方大小的）


参数：tangentresiduals
Logical quantity indicating if Procrustes residuals  should be used for analysis. If tangentresiduals=TRUE for the shape (scale=TRUE) case these are  approximate tangent space coordinates, and for the size-and-shape  (scale=FALSE) case these are exact tangent space coordinates.  If tangentresiduals=FALSE then the partial tangent shape coordinates (see tan below).
如果普鲁克残差指示中的逻辑的数量应用于分析。如果tangentresiduals = TRUE形状（比例尺= TRUE）的情况下，这些都是近似的正切空间坐标，和的大小和形状（量度= FALSE）的情况下，它们是精确的正切空间坐标。如果tangentresiduals = FALSE，则部分切线形状坐标（见谭以下）。


参数：proc.output
Logical quantity indicating if printed output during the iterations of the Procrustes GPA algorithm should be given  
指示是否应给予，普鲁克GPA算法在迭代过程中的打印输出的逻辑量


参数：distances
Logical quantity indicating if shape distances and sizes  should be calculated
如果形状距离和尺寸应计算逻辑量指示


参数：pcaoutput
Logical quantity indicating if PCA should be carried out  
逻辑的数量指示是否应进行PCA


参数：alpha
The parameter alpha used for relative warps analysis, where alpha  is the power of the bending energy matrix.  If alpha = 0 then standard Procrustes PCA is carried out. If alpha = 1 then large scale variations  are emphasized, if alpha = -1 then small scale variations are emphasised.  Requires m=2 and m=3 dimensional data if alpha $!=$ 0.
用于相对弯曲分析参数α，其中α是弯曲的能量矩阵的力量。如果α= 0，则标准普鲁克PCA进行。如果α= 1，则强调大尺度的变化，如果α= -1，那么小规模的变化所强调的。需要m = 2和m = 3的三维数据，如果alpha $！= $ 0。


参数：affine
Logical. If TRUE then only the affine subspace of shape variability is  considered.  
逻辑。如果是TRUE，那么只有仿射子空间的形状变化的考虑。


参数：expomap
Logical. If TRUE then the exponential map tangent co-ordinates are used instead of the the partial tangent shape co-ordinates
逻辑。如果设置为TRUE，则指数映射切线坐标被用来代替部分切线形状坐标


值----------Value----------

A list with components
组件列表


参数：k
no of landmarks
没有地标


参数：m
no of dimensions (m-D dimension configurations)
没有尺寸（M-D尺寸配置）


参数：n
sample size
样本量


参数：mshape
Procrustes mean shape. Note this is unit size if complex  eigenanalysis used, but on the scale of the data if iterative GPA is used.  
的Procrustes的意思是形状。请注意，这是单元的大小，如果使用复杂的特征分析，但上规模的数据，如果迭代GPA使用。


参数：tan
If tangentresiduals=TRUE this is the mk x n matrix of  Procrustes residuals $X_i^P$ - Xbar , where Xbar = mean($X_i^P$).  If approxtangent=FALSE this is  the km-m x n matrix of partial Procrustes tangent shape coordinates with pole given by the preshape of the Procrustes mean
如果tangentresiduals = TRUE这是普鲁克残差的MK xn矩阵$ X_i的^ P $  -  XBAR，XBAR =平均（$ X_i的^ P $）。如果approxtangent = FALSE这是KM-M xn矩阵部分的Procrustes切线的形状坐标与极的Procrustes的preshape的意思


参数：rotated
the k x m x n array of full Procrustes  rotated data  
全面的Procrustes旋转kxmxn阵列数据


参数：pcar
the columns are eigenvectors (PCs) of the sample  covariance Sv of tan  
列向量（PC）的棕褐色的样本协方差的SV


参数：pcasd
the square roots of eigenvalues of Sv using tan (s.d.'s of PCs)
棕褐色（SD的个人电脑使用的特征值SV的平方根）


参数：percent
the percentage of variability explained by the PCs using tan. If alpha $!=0$ then it is the percent of non-affine variation of the relative warp scores.  If affine is TRUE it is the percentage of total shape variability of each affine  component.
解释变异的百分比的个人电脑使用棕褐色。如果alpha $！= 0 $，那么它是％的非仿射变化的相对经线分数。如果仿射是TRUE，它是每个仿射组件的总形状的变化的百分比。


参数：size
the centroid sizes of the configurations
配置的重心的尺寸的


参数：stdscores
standardised PC scores (each with unit variance) using  tan  
使用棕褐色的标准化PC的分数（每单位方差）


参数：rawscores
raw PC scores using tan  
原料PC使用棕褐色得分


参数：rho
Kendall's Riemannian distance rho to the mean shape
Kendall的黎曼距离卢的平均形状


参数：rmsrho
root mean square (r.m.s.) of rho  
均方根（rms值）的Rho


参数：rmsd1
r.m.s. of full Procrustes distances to the mean shape $d_F$
均方根所有的Procrustes距离的平均形状D_F $ $


（作者）----------Author(s)----------


Ian Dryden, with input from Mohammad Faghihi and Alfred Kume



参考文献----------References----------

Shape Analysis, Wiley, Chichester.
of shape (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society,  Series B, 53: 285-339.

Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 56, 285-299.


参见----------See Also----------

procOPA,riemdist,shapepca,testmeanshapes
procOPA，riemdist，shapepca，testmeanshapes


实例----------Examples----------



#2D example : female and male Gorillas (cf. Dryden and Mardia, 1998)[2D例如：男性和女性的大猩猩（参见德莱顿和Mardia的，1998年）]

data(gorf.dat)
data(gorm.dat)

plotshapes(gorf.dat,gorm.dat)
n1<-dim(gorf.dat)[3]
n2<-dim(gorm.dat)[3]
k<-dim(gorf.dat)[1]
m<-dim(gorf.dat)[2]
gor.dat<-array(0,c(k,2,n1+n2))
gor.dat[,,1:n1]<-gorf.dat
gor.dat[,,(n1+1)n1+n2)]<-gorm.dat

gor<-procGPA(gor.dat)
shapepca(gor,type="r",mag=3)
shapepca(gor,type="v",mag=3)

gor.gp<-c(rep("f",times=30),rep("m",times=29))
x<-cbind(gor$size,gor$rho,gor$scores[,1:3])
pairs(x,panel=function(x,y) text(x,y,gor.gp),
   label=c("s","rho","score 1","score 2","score 3"))


##########################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ ＃＃＃＃＃＃＃]
#3D example[3D例子]

data(macm.dat)
out<-procGPA(macm.dat,scale=FALSE)

par(mfrow=c(2,2))
plot(out$rawscores[,1],out$rawscores[,2],xlab="C1",ylab="C2")
title("C scores")
plot(out$rawscores[,2],out$rawscores[,3],xlab="C2",ylab="C3")
plot(out$rawscores[,1],out$rawscores[,3],xlab="C1",ylab="C3")
plot(out$size,out$rho,xlab="size",ylab="rho")
title("Size versus shape distance")


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