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sigFeature
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DOI:10.18129 / B9.bioc.sigFeature
sigFeature:使用SVM-RFE和t-统计量进行显著特征选择
Bioconductor版本:发行版(3.13)
该包使用支持向量机递归特征消除SVM-RFE和t-统计量，为二进制分类提供了一种新的特征选择算法。在此特征选择过程中，所选择的特征在两个类之间具有显著性差异，并且是分类精度较高的较好的分类器。
作者:Pijush Das开发者[aut, cre]， Susanta Roychudhury博士用户[ctb]， Sucheta Tripathy博士用户[ctb]
维护者:Pijush Das Developer
引文(从R内，输入引用(“sigFeature”))：
安装
要安装此包，请启动R(版本“4.1”)并输入:
如果(!requireNamespace("BiocManager"， quiet = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("sigFeature")
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(“sigFeature”)
| R脚本 | sigFeature | |
| 参考手册 | ||
| 文本 | 新闻 | |
| 文本 | 许可证 |
细节
| biocViews | bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 |
| 版本 | 1.10.0 |
| 在Bioconductor | BioC 3.8 (R-3.5)(2.5年) |
| 许可证 | GPL |
| 取决于 | R (>= 3.5.0) |
| 进口 | biocViews，nlme，e1071，openxlsx，pheatmap，RColorBrewer，矩阵，SparseM，图形，统计，utils，SummarizedExperiment，BiocParallel、方法 |
| 链接 | |
| 建议 | RUnit，BiocGenerics，knitr |
| SystemRequirements | |
| 增强了 | |
| URL | |
| 全靠我 | |
| 进口我 | |
| 建议我 | |
| 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 | sigFeature_1.10.0.tar.gz |
| Windows二进制 | sigFeature_1.10.0.zip(32位和64位) |
| macOS 10.13 (High Sierra) | sigFeature_1.10.0.tgz |
| 源库 | git克隆https://git.bioconductor.org/packages/sigFeature |
| 源存储库(开发人员访问) | git克隆git@git.bioconductor.org:packages/sigFeature |
| 包短Url | //www.anjoumacpherson.com/packages/sigFeature/ |
| 软件包下载报告 | 下载数据 |
