man/mvr.Rd

   1 \name{mvr}
   2 \alias{mvr}
   3 \alias{mvrs}
   4 \title{Minimum Variance Reduction}
   5 \description{
   6   Phylogenetic tree construction based on the minimum variance reduction.
   7 }
   8 \usage{
   9 mvr(X, V)
  10 mvrs(X, V, fs = 15)
  11 }
  12 \arguments{
  13   \item{X}{a distance matrix.}
  14   \item{V}{a variance matrix.}
  15   \item{fs}{agglomeration criterion parameter: it is coerced as an
  16     integer and must at least equal to one.}
  17 }
  18 \details{
  19   The MVR method can be seen as a version of BIONJ which is not
  20   restricted to the Poison model of variance (Gascuel 2000).
  21 }
  22 \value{
  23   an object of class \code{"phylo"}.
  24 }
  25 \references{
  26   Criscuolo, A. and Gascuel, O. (2008). Fast NJ-like algorithms to deal
  27   with incomplete distance matrices. \emph{BMC Bioinformatics}, 9.
  28
  29   Gascuel, O. (2000). Data model and classification by trees: the
  30   minimum variance reduction (MVR) method. \emph{Journal of
  31     Classification}, \bold{17}, 67--99.
  32 }
  33 \author{Andrei Popescu \email{niteloserpopescu@gmail.com}}
  34 \seealso{
  35   \code{\link{bionj}}, \code{\link{fastme}}, \code{\link{njs}},
  36   \code{\link{SDM}}
  37 }
  38 \examples{
  39 data(woodmouse)
  40 rt <- dist.dna(woodmouse, variance = TRUE)
  41 v <- attr(rt, "variance")
  42 tr <- mvr(rt, v)
  43 plot(tr, "u")
  44 }
  45 \keyword{models}