提供了贝叶斯PCA、概率主成分分析Nipals PCA、逆非线性PCA和传统的圣言PCA。基于集群的方法缺失值estimationn包含进行比较。BPCA、车牌提取和NipalsPCA可以用来对不完整的数据进行主成分分析以及准确的缺失值估计。一组印刷方法和策划的结果。所有PCA方法使用相同的数据结构(pcaRes)提供一个独特的界面,主成分分析的结果。大开发的分子植物生理学研究所、德国歌。
作者 | Wolfram Stacklies Henning Redestig,感谢凯文莱特nipalsPca改进 |
维护人员 | Wolfram Stacklies |
安装这个包,开始R和输入:
源(“//www.anjoumacpherson.com/biocLite.R”) biocLite (“pcaMethods”)
文档 |
包下载 |
||||||||||||||
|
|
biocViews | |
---|---|
取决于 |
质量,请,方法 |
进口 | |
建议 | |
系统需求 | |
许可证 | GPL版本2(或更高版本) |
URL | |
取决于我 | |
进口我 | |
建议我 | |
发展历史 | Bioconductor更新日志 |