RGCCA：正则稀疏广义典型相关多块数据分析

多块数据分析涉及以下几个方面的分析在同一组个体上观察到的变量集（块）。RGCCA包的主要目的是：研究关系块之间，并识别每个块的变量子集它们与其他区块的关系非常活跃。这个包允许（i）运行R/SGCCA和相关方法，（ii）帮助用户找出R/SGCCA的最佳参数作为正则化参数（tau或稀疏性），（iii）评估RGCCA结果的稳定性及其意义，（iv）建立预测R/SGCCA的模型。（v） 通用打印（）和plot（）函数适用于所有这些功能。

版本：	3.0.3
取决于：	R（≥3.5）
进口：	插入符号,派生,ggplot2(≥ 3.4.0),gg排斥、图形、，额外网格,MASS（质量）,矩阵统计，方法，并行，pbapply（应用程序）,爱尔兰航空公司，统计信息
建议：	开发工具,事实矿工,针织物,迎合,rmarkdown公司,文章,测试那个,vdiffr公司
出版：	2023-12-11
内政部：	10.32614/CRAN.包装。RGCCA公司
作者：	Fabien Girka[aut]，艾蒂安·卡梅宁[aut]，Caroline Peltier[aut]，阿诺德·格洛根[aut]，文森特·吉列莫特[aut]，劳伦特·勒·布鲁斯克（Laurent Le Brusquet），亚瑟·特内豪斯
维护人员：	阿瑟·特内豪斯（Arthur Tenenhaus）<阿瑟·特纳豪斯（Arthur.tennhaus at centralesupelec.fr>
错误报告：	https://github.com/rgcca-factory/rgcca/问题
许可证：	GPL-3公司
网址：	https://github.com/rgcca-factory/rgcca,https://rgcca-factory.github.io/rgcca/
需要编译：	不
引用：	RGCCA引文信息
材料：	自述 新闻
CRAN检查：	RGCCA结果

文档：

参考手册：	RGCCA.pdf公司
渐晕图：	RGCCA公司

下载内容：

包源：	RGCCA_3.0.3.目标.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：RGCCA_3.0.3.zip压缩包，r版本：RGCCA_3.0.3.zip压缩包，r-oldrel：RGCCA_3.0.3.zip压缩包
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：RGCCA_3.0.3.tgz公司，r-oldrel（arm64）：RGCCA_3.0.3.tgz公司，r-版本（x86_64）：RGCCA_3.0.3.tgz公司，r-oldrel（x86_64）：RGCCA_3.0.3.tgz公司
旧来源：	RGCCA档案

反向依赖关系：

反向建议：

多块,RV备忘录

链接：

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