R语言 CMA包 pls_lrCMA-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pls_lrCMA-methods(CMA)
pls_lrCMA-methods()所属R语言包：CMA

                                        Partial Least Squares followed by logistic regression
                                         偏最小二乘logistic回归之后的平方

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This method constructs a classifier that extracts Partial Least Squares components that form the the covariates in a binary logistic regression model. The Partial Least Squares components are computed by the package plsgenomics.
这种方法构造一个分类，提取偏最小二乘形成的协变量在Logistic回归模型的组件。偏最小二乘最小二乘组件包plsgenomics计算。


方法----------Methods----------




X = "matrix", y = "numeric", f = "missing" signature 1
=“矩阵”，Y =“数字”，F =“失踪”的签名1




X = "matrix", y = "factor", f = "missing" signature 2
=“矩阵”，Y =“因素”，F =“失踪”的签名2




X = "data.frame", y = "missing", f = "formula" signature 3
=“数据框”，Y =“失踪”，F =“公式”签名3




X = "ExpressionSet", y = "character", f = "missing" signature 4
=“ExpressionSet”，Y =“字符”=“失踪”的签名4

For further argument and output information, consult pls_lrCMA
为进一步论证和输出信息，咨询pls_lrCMA

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注：
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