文件名称：rcorex:发现数据中的隐藏结构
文件大小：111KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 15:37:18
R
rcorex 完全相关解释是在高维数据中发现潜在结构的方法。 总相关性解释已在Python中作为CorEx和相关模块（ ）实现。 rcorex的最初目标是在R统计软件中实现全面相关解释，特别是复制Bio CorEx Python模块（ ）的功能，该模块旨在适用于生物医学数据集。 这是在biocorex()命令中实现的。 epicorex()命令扩展了功能，以允许使用混合数据类型的数据。 以下学术论文列出了CorEx和Bio CorEx Python模块背后的理论框架： 安装 可以从Github安装rcorex： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " jpkrooney/rcorex " ) 最小的例子 为了在rcorex中适合CorEx模型，我们可以使用biocorex()命令。 biocorex()
【文件预览】：
rcorex-master
----codecov.yml(232B)
----.github()
--------.gitignore(7B)
--------workflows()
----NAMESPACE(354B)
----NEWS.md(645B)
----DESCRIPTION(788B)
----R()
--------calculate_p_y.R(782B)
--------calculate_mis.R(2KB)
--------update_alpha.R(3KB)
--------initialise_parameters.R(3KB)
--------estimate_sig.R(1KB)
--------calculate_latent.R(3KB)
--------mi_bootstrap.R(3KB)
--------marginal_p_discrete.R(1KB)
--------calculate_p_xi_given_y.R(2KB)
--------update_tc.R(787B)
--------normalise_latent.R(1KB)
--------check_converged.R(1010B)
--------utils-pipe.R(207B)
--------reorder_theta.R(1KB)
--------estimate_parameters_gaussian.R(3KB)
--------calculate_marginals_on_samples.R(4KB)
--------estimate_se.R(3KB)
--------marginal_p_bernoulli.R(1KB)
--------marginal_p_gaussian.R(2KB)
--------estimate_parameters_discrete.R(3KB)
--------estimate_parameters_bernoulli.R(3KB)
--------rcorex-package.R(703B)
--------sort_results.R(6KB)
--------biocorex.R(9KB)
--------epicorex.R(9KB)
--------reorder_theta_epi.R(1KB)
--------calculate_theta.R(3KB)
--------unique_info.R(1KB)
--------choose_maximal_run.R(2KB)
--------calculate_theta_epi.R(3KB)
--------make_corex_tidygraph.R(4KB)
--------plot.rcorex.R(1KB)
--------transform_corex.R(1KB)
----LICENSE(42B)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(3KB)
----man()
--------normalise_latent.Rd(932B)
--------figures()
--------marginal_p_bernoulli.Rd(907B)
--------update_alpha.Rd(1KB)
--------marginal_p_discrete.Rd(1KB)
--------calculate_p_xi_given_y.Rd(1KB)
--------calculate_mis.Rd(1KB)
--------calculate_latent.Rd(1KB)
--------mi_bootstrap.Rd(1KB)
--------biocorex.Rd(5KB)
--------estimate_parameters_bernoulli.Rd(1KB)
--------sort_results.Rd(4KB)
--------epicorex.Rd(4KB)
--------calculate_theta.Rd(2KB)
--------estimate_sig.Rd(745B)
--------plot.rcorex.Rd(445B)
--------estimate_se.Rd(1KB)
--------marginal_p_gaussian.Rd(1KB)
--------unique_info.Rd(644B)
--------calculate_theta_epi.Rd(2KB)
--------rcorex-package.Rd(780B)
--------calculate_marginals_on_samples.Rd(2KB)
--------check_converged.Rd(883B)
--------reorder_theta.Rd(991B)
--------estimate_parameters_discrete.Rd(2KB)
--------reorder_theta_epi.Rd(1019B)
--------transform_corex.Rd(629B)
--------make_corex_tidygraph.Rd(2KB)
--------initialise_parameters.Rd(2KB)
--------pipe.Rd(261B)
--------estimate_parameters_gaussian.Rd(1KB)
--------choose_maximal_run.Rd(903B)
--------calculate_p_y.Rd(670B)
--------update_tc.Rd(792B)
----tests()
--------testthat()
--------testthat.R(87B)
----.gitignore(106B)
----README.Rmd(3KB)
----rcorex.Rproj(356B)