pls_rfCMA(CMA)
pls_rfCMA()所属R语言包：CMA
Partial Least Squares followed by random forests
偏最小二乘随机森林遵循小平
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 used to generate Random Forests, s. rfCMA.
这种方法构造一个分类提取偏最小二乘用于产生随机森林的组件。 rfCMA。
For S4 method information, see pls_rfCMA-methods.
S4方法的详细信息，请参阅pls_rfCMA-methods。
用法----------Usage----------
pls_rfCMA(X, y, f, learnind, comp = 2 * nlevels(as.factor(y)), seed = 111,models=FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：X
Gene expression data. Can be one of the following:
基因表达数据。可以是下列之一：
A matrix. Rows correspond to observations, columns to variables.
Amatrix。行对应的观察，列变量。
A data.frame, when f is not missing (s. below).
一个data.frame时f不缺少（S.下面）。
An object of class ExpressionSet.
对象类ExpressionSet。
参数：y
Class labels. Can be one of the following:
类的标签。可以是下列之一：
A numeric vector.
一个numeric向量。
A factor.
Afactor。
A character if X is an ExpressionSet that specifies the phenotype variable.
一个如果character X是一个ExpressionSet指定的表型变量。
missing, if X is a data.frame and a proper formula f is provided.
missing，X是data.frame和适当的公式f提供。
WARNING: The class labels will be re-coded to range from 0 to K-1, where K is the total number of different classes in the learning set.
警告：类标签将被重新编码范围从0K-1，K是在学习集不同类别的总数。
参数：f
A two-sided formula, if X is a data.frame. The left part correspond to class labels, the right to variables.
一个双面的公式，如果X是data.frame。左边部分对应类的标签，对变量的权利。
参数：learnind
An index vector specifying the observations that belong to the learning set. May be missing; in that case, the learning set consists of all observations and predictions are made on the learning set.
索引向量指定属于学习集的意见。可能missing;在这种情况下，学习组学习集的所有意见和预测。
参数：comp
Number of Partial Least Squares components to extract. Default ist two times the number of different classes.
偏最小二乘组件提取的数目。默认IST两次不同类别的数量。
参数：seed
Fix Random number generator seed to seed. This is useful to guarantee reproducibility of the results, due to the random component in the random Forest.
修正随机数发生器的种子seed。这是有用的，以保证可重复性的结果，由于在随机森林的随机成分。
参数：models
a logical value indicating whether the model object shall be returned
一个逻辑值，该值指示是否应归还模型对象
参数：...
Further arguments to be passed to randomForests from the package of the same name.
进一步的参数被传递到randomForests来自同名的软件包。
值----------Value----------
An object of class cloutput.
对象类cloutput。
作者（S）----------Author(s)----------
Martin Slawski <a href="mailto:ms@cs.uni-sb.de">ms@cs.uni-sb.de</a>
Anne-Laure Boulesteix <a href="mailto:boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de">boulesteix@ibe.med.uni-muenchen.de</a>
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3> <code>compBoostCMA</code>, <code>dldaCMA</code>, <code>ElasticNetCMA</code>, <code>fdaCMA</code>, <code>flexdaCMA</code>, <code>gbmCMA</code>, <code>knnCMA</code>, <code>ldaCMA</code>, <code>LassoCMA</code>, <code>nnetCMA</code>, <code>pknnCMA</code>, <code>plrCMA</code>, <code>pls_ldaCMA</code>, <code>pls_lrCMA</code>, <code>pnnCMA</code>, <code>qdaCMA</code>, <code>rfCMA</code>,
举例----------Examples----------
### load Golub AML/ALL data[＃负载戈卢布反洗钱/所有数据]
data(golub)
### extract class labels[＃提取类标签]
golubY <- golub[,1]
### extract gene expression[＃提取的基因表达]
golubX <- as.matrix(golub[,-1])
### select learningset[＃选择learningset]
ratio <- 2/3
set.seed(111)
learnind <- sample(length(golubY), size=floor(ratio*length(golubY)))
### run PLS, combined with Random Forest[＃运行的薪酬水平，结合随机森林]
#result <- pls_rfCMA(X=golubX, y=golubY, learnind=learnind)[结果< - pls_rfCMA（x = golubX，Y = golubY，learnind = learnind）]
### show results[＃显示结果]
#show(result)[表明（结果）]
#ftable(result)[ftable（结果）]
#plot(result)[积（结果）]
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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。
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发表于 2012-2-25 15:25:09
