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pcaMethods
DOI:10.18129 / B9.bioc.pcaMethods
此包适用于Bioconductor 3.10版本;有关稳定的最新发布版本，请参见pcaMethods．
PCA方法的集合
Bioconductor版本:3.10
提供贝叶斯PCA，概率PCA, Nipals PCA，逆非线性PCA和传统的SVD PCA。其中包括基于聚类的缺失值估计方法，以供比较。BPCA, PPCA和NipalsPCA可用于对不完整数据进行PCA，以及准确的缺失值估计。还提供了一套打印和绘制结果的方法。所有的PCA方法都使用相同的数据结构(pcaRes)来为PCA结果提供一个公共接口。由德国戈姆的马克斯-普朗克分子植物生理学研究所发起。
作者:Wolfram Stacklies, Henning Redestig, Kevin Wright
维护者:Henning Redestig < Henning。红色在gmail.com>
引文(从R内，输入引用(“pcaMethods”))：
安装
要安装这个包，启动R(版本“3.6”)并输入:
如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager")::install("pcaMethods")
对于R的旧版本，请参考相应的Bioconductor释放．
文档
要查看系统中安装的此包版本的文档，请启动R并输入:
browseVignettes(“pcaMethods”)
| R脚本 | 带有异常值的数据 | |
| R脚本 | 简介 | |
| R脚本 | 缺失价值估算 | |
| 参考手册 |
细节
| biocViews | 贝叶斯，软件 |
| 版本 | 1.78.0 |
| 在Bioconductor | BioC 1.9 (R-2.4)(13.5年) |
| 许可证 | GPL (>= 3) |
| 取决于 | Biobase、方法 |
| 进口 | BiocGenerics，Rcpp(> = 0.11.3),质量 |
| 链接 | Rcpp |
| 建议 | matrixStats，晶格，ggplot2 |
| SystemRequirements | Rcpp |
| 增强了 | |
| URL | https://github.com/hredestig/pcamethods |
| BugReports | https://github.com/hredestig/pcamethods/issues |
| 全靠我 | DeconRNASeq |
| 进口我 | CompGO，consensusDE，DAPAR，命运，MSnbase，先驱者，PanVizGenerator，scde，SomaticSignatures |
| 建议我 | mtbls2 |
| 链接到我 | |
| 构建报告 |
包档案
遵循bob 体育网址 在R会话中使用此包的说明。
| 源包 | pcaMethods_1.78.0.tar.gz |
| Windows二进制 | pcaMethods_1.78.0.zip |
| Mac OS X 10.11 (El Capitan) | pcaMethods_1.78.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/pcaMethods |
| 源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/pcaMethods |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/pcaMethods/ |
| 软件包下载报告 | 下载数据 |
