空对空导弹

DOI:10.18129 / B9.bioc.GARS

此包适用于Bioconductor的3.8版本;有关稳定的最新发布版本，请参见空对空导弹．

遗传算法在高维和具有挑战性的数据集中识别变量的鲁棒子集

Bioconductor版本:3.8

特征选择旨在从高维数据集中识别并去除冗余、无关和噪声变量。信息特征的选择通过提高分类和回归分析的整体性能来影响后续的分类和回归分析。已经提出了几种方法来执行特征选择:其中大多数依赖于单变量统计、相关性、熵测量或使用向后/向前回归。在此，我们提出了一种高效、鲁棒、快速的高维随机优化方法。GARS是一种创新的遗传算法实现，它在高维和具有挑战性的数据集中选择健壮的特征。

作者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa在hotmail. >，Luca Piacentini

维护者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa在hotmail. >

安装

要安装这个包，启动R(版本“3.5”)并输入:

如果(!install.packages("BiocManager") BiocManager::install("GARS")

对于较老版本的R，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，请从R开始并输入:

browseVignettes(“空对空导弹”)

PDF	R脚本	Titolo
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	分类，聚类，FeatureExtraction，软件
版本	1.2.0
在Bioconductor公司	BioC 3.7 (R-3.5)(1年)
许可证	GPL (>= 2)
取决于	R (>= 3.5)，ggplot2，集群
进口	DaMiRseq，MLSeq，统计数据，方法，SummarizedExperiment
链接
建议	BiocStyle，knitr，testthat
SystemRequirements
增强了
URL
全靠我
进口我
建议我
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构建报告

包档案

遵循2021年欧洲杯比分预测 在R会话中使用这个包的说明。

源包	GARS_1.2.0.tar.gz
Windows二进制	GARS_1.2.0.zip
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	GARS_1.2.0.tgz
源库	git clone https://git.bioconductor.org/packages/GARS
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/GARS
包短Url	//www.andersvercelli.com/packages/GARS/
软件包下载报告	下载数据