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### chunk number 1: 
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#line 77 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
library("pdmclass")
data("fibroEset")
fibroEset
pData(fibroEset)


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### chunk number 2: 
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#line 91 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
y <- as.factor(pData(fibroEset)[,2])
x <- t(exprs(fibroEset))
gn.class <- pdmClass(y ~ x, method = "pls")


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### chunk number 3:  eval=FALSE
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## #line 100 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
## plot(gn.class, pch = levels(y))


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### chunk number 4: 
###################################################
#line 106 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
plot(gn.class, pch = levels(y))


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### chunk number 5: 
###################################################
#line 122 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
predict(gn.class)


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### chunk number 6: 
###################################################
#line 141 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
tst <- pdmClass.cv(y, x, method = "pls")
confusion(tst, y)


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### chunk number 7: 
###################################################
#line 154 "vignettes/pdmclass/inst/doc/pdmclass.Rnw"
gns <- featureNames(fibroEset)
len <- 10
tmp <- pdmGenes(y~x, genelist = gns, list.length = len, B=10)
tmp