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

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发表于 2012-10-1 14:26:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
basicClusterInit(varSelRF)
basicClusterInit()所属R语言包:varSelRF

                                        Initialize a cluster of workstations
                                         初始化机群系统

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Use Snow to initialize a cluster of workstations, with either MPI or PVM as the type of cluster, setup the random number generator, and load randomForest library in all the nodes.
用雪来初始化一个机群系统,MPI或PVM聚类的类型,设置随机数发生器,加载randomForest库中的所有节点。


用法----------Usage----------


basicClusterInit(clusterNumberNodes = 1, nameCluster = "TheCluster",
                 typeCluster = "MPI")



参数----------Arguments----------

参数:clusterNumberNodes
The number of nodes in the cluster. If you only have 1 CPU you can pass a 1 here.
在聚类中的节点数量。如果你只有1个CPU,你可以通过这里。


参数:nameCluster
The name you want to give to the newly created cluster.
你想给新创建的聚类的名称。


参数:typeCluster
Either "MPI" or "PVM".
无论是“MPI”或“PVM”的。


Details

详细信息----------Details----------

This function is a wrapper to makeCluster with a little bit of additional code (load randomForest and varSelRF in all the nodes and initialize the random number generator). It can be used to initialize a cluster of workstations. It will be called by several other functions in the package if you ask that computations be done using a cluster and you do not specify a cluster name. In this case, a "dummy" cluster of only one node will be created.
此功能是一个包装makeCluster中一点点额外的代码(的负载randomForest和varSelRF中的所有节点初始化随机数发生器)。它可以用来初始化聚类的工作站。如果你问做计算聚类和你不指定一个聚类名称,它就会调用包中的其他几个功能。在这种情况下,只有一个节点的一个“虚拟”聚类将被创建。

For this function to run you MUST have installed the following Rpackages:  snow, Rmpi or rpvm, and rsprng. You might also need to start your cluster environment (e.g., "lamboot whatever.the.name.of.your.def.file" from a shell).
运行此功能,您必须已经安装了下列Rpackages:雪,RMPI或rpvm的,和rsprng。您可能还需要启动聚类环境中(例如,的“lamboot whatever.the.name.of.your.def.file”从shell)。


值----------Value----------

This function is used to create a cluster. An object with name "nameCluster" with a reference to the cluster will be created. See makeCluster for details.
此函数用于创建一个聚类。将创建一个对象,具有与参考的聚类的名称为“nameCluster”。见makeCluster的详细信息。


注意----------Note----------

It is a lot better if you specify all arguments: if you really have a network of workstations you can use, you will need to specify the number of nodes and the correct type of cluster (MPI or PVM). If you don't have a network of workstations then nothing is gained (and a little bit lost) from asking  the functions in this package to use the cluster, and you should specify "usingCluster = FALSE".
这是好多了,如果你指定的所有参数:如果你真的有一个网络工作站,您可以使用,你需要指定节点的数量和正确类型的聚类(MPI或PVM)。如果你没有一个网络工作站没有获得(和一点点丢失)在此包中使用聚类的功能要求,你一定要指定“usingCluster = FALSE”。

I have only tested the workings of this and similar functions, and the workings of the package, extensively with MPI, not PVM, though I'd expect things to work equally well with both PVM and MPI.
我只测试了这一点,类似功能的运作,和广泛的工作包,MPI,PVM,但我期待的事情同样出色的工作PVM和MPI。

Instead of using the rsrpng library, you could use the rlecuyer package. Changing the code should be straightfoward (see clusterSetupRNG).
而不是使用的rsrpng的库,你可以使用rlecuyer包。更改代码应该是straightfoward(见clusterSetupRNG)。


(作者)----------Author(s)----------


Ramon Diaz-Uriarte <a href="mailto:rdiaz02@gmail.com">rdiaz02@gmail.com</a>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>   <code>makeCluster</code>, <code>randomVarImpsRF</code>, <code>varSelRFBoot</code>

实例----------Examples----------


## Create a simple cluster with only one slave node. Will work even[#创建一个简单的聚类只有一个从机节点。将工作,即使]
## in 1 CPU cases if you have the required packages.[#1 CPU情况下,如果你有所需的软件包。]
## Not run: [#不运行:]
basicClusterInit(clusterNumberNodes = 1,
                 nameCluster = "TheCluster",
                 typeCluster = "MPI")

## End(Not run)[#(不执行)]

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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