glmpca：非正常分布数据的降维

实现主成分分析的通用版本（GLM-PCA）用于非正态分布数据的降维，例如计数或二进制矩阵。Townes FW、Hicks SC、Aryee MJ、Irizarry RA（2019年）<doi:10.1186/s13059-019-1861-6>.Townes FW（2019年）<doi:10.48550/arXiv.1907.02647>.

版本：	0.2.0
取决于：	R（≥3.5）
进口：	质量，方法，统计信息，实用工具
建议：	冠状病毒,ggplot2,针织物,后勤PCA,降价,矩阵,测试那个
出版：	2020-07-18
作者：	F.William Townes【aut、cre、cph】，凯利街[aut]，杨致远
维护人员：	F.William Townes<will.Townes at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/willtownes/glmpca/issues网站
许可证：	LGPL（≥3）|文件许可证
网址：	https://github.com/willtownes/glmpca
需要编译：	不
语言：	英语-美国
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	glmpca结果

文档：

参考手册：	glmpca.pdf格式
渐晕图：	将GLM-PCA应用于数据

下载：

程序包来源：	glmpca_0.2.0.tar.gz格式
Windows二进制文件：	r-预发布：glmpca_0.2.0.zip文件，r版本：glmpca_0.2.0.zip文件，r-oldrel：glmpca_0.2.0.zip文件
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：glmpca_0.2.0.tgz，r-release（arm64）：glmpca_0.2.0.tgz，r-oldrel（arm64）：glmpca_0.2.0.tgz，r-prerel（x86_64）：glmpca_0.2.0.tgz，r-release（x86_64）：glmpca_0.2.0.tgz
旧来源：	glmpca存档

反向依赖关系：

反向进口：	项目经理,斯克泊松,卵石,系统管道工具
反向建议：	系统PipeShiny

链接：

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