Usage
cor.func(x, y, s0.perc)
coxfunc(x, y, censoring.status, s0.perc)
coxscor(x, y, ic, offset = rep(0, length(y)))
coxvar(x, y, ic, offset = rep(0, length(y)), coxstuff.obj = NULL)
mysvd(x, n.components = NULL)
superpc.xl.fit.to.clin(fit, data.test,score, pamr.xl.test.sample.labels, pamr.xl.clindata,pamr.xl.clinsamplabels, pamr.xl.clinprednames, pamr.xl.clinpredtype )
superpc.xl.get.threshold.range(train.obj)
superpc.xl.listgenes.compute(data, train.obj, fit.red, fitred.cv=NULL,num.genes=NULL, component.number = 1)
superpc.xl.decorrelate(data, pamr.xl.train.sample.labels, pamr.xl.clindata, pamr.xl.clinsamplabels, pamr.xl.clinprednames, pamr.xl.clinpredtype)
superpc.xl.decorrelate.test(object.decorr, xtest, pamr.xl.train.sample.labels, pamr.xl.clindata, pamr.xl.clinsamplabels, pamr.xl.clinprednames, pamr.xl.clinpredtype)
superpc.xl.rainbowplot(data, pred, pamr.xl.test.sample.labels, pamr.xl.clindata, pamr.xl.clinsamplabels, pamr.xl.clinprednames, pamr.xl.clinpredtype, call.win.metafile=FALSE)