shrinkldaCMA(CMA)
shrinkldaCMA()所属R语言包：CMA
Shrinkage linear discriminant analysis
收缩线性判别分析
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Linear Discriminant Analysis combined with the James-Stein-Shrinkage approach of Schaefer and Strimmer (2005) for the covariance matrix.
线性判别分析相结合的谢弗和Strimmer的（2005）詹姆斯·斯坦收缩的协方差矩阵的方法。
Currently still an experimental version.
目前仍然是一个实验版本。
For S4 method information, see shrinkldaCMA-methods
S4方法的详细信息，请参阅shrinkldaCMA方法
用法----------Usage----------
shrinkldaCMA(X, y, f, learnind, 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：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 cov.shrink from the package corpcor
进一步的参数被传递到cov.shrink包corpcor
值----------Value----------
An object of class cloutput.
对象类cloutput。
注意----------Note----------
This is still an experimental version.
这仍然是一个实验性的版本。
Covariance shrinkage is performed by calling functions from the package corpcor.
方差收缩是由从包corpcor调用的功能。
Variable selection is not necessary.
变量的选择是没有必要的。
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----------
参见----------See Also----------
compBoostCMA, dldaCMA, ElasticNetCMA, fdaCMA, flexdaCMA, gbmCMA, knnCMA, ldaCMA, LassoCMA, nnetCMA, pknnCMA, plrCMA, pls_ldaCMA, pls_lrCMA, pls_rfCMA, pnnCMA, qdaCMA, rfCMA,
compBoostCMA，dldaCMA，ElasticNetCMA，fdaCMA，flexdaCMA，gbmCMA，knnCMA，ldaCMA，LassoCMA，nnetCMA，pknnCMA，plrCMA，pls_ldaCMA，pls_lrCMA，pls_rfCMA，pnnCMA，qdaCMA ，rfCMA
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 shrinkage-LDA[＃运行收缩LDA的]
result <- shrinkldaCMA(X=golubX, y=golubY, learnind=learnind)
### show results[＃显示结果]
show(result)
ftable(result)
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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。
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发表于 2012-2-25 15:26:57
