[英]How to get member of clusters from R's hclust/heatmap.2
我有以下代码执行层次聚类并在热图中绘制它们。
library(gplots)
set.seed(538)
# generate data
y <- matrix(rnorm(50), 10, 5, dimnames=list(paste("g", 1:10, sep=""), paste("t", 1:5, sep="")))
# the actual data is much larger that the above
# perform hiearchical clustering and plot heatmap
test <- heatmap.2(y)
哪个情节如下:
我想要做的是从图中的每个层次结构中获取集群成员:
Clust 1: g3-g2-g4
Clust 2: g2-g4
Clust 3: g4-g7
etc
Cluster last: g1-g2-g3-g4-g5-g6-g7-g8-g9-g10
有办法吗?
毕竟我确实得到了答案! @zkurtz确定了问题...我使用的数据与您使用的数据不同。 我在您的代码中添加了一个set.seed(538)
语句来稳定数据。
使用此代码使用以下代码为行的树形图创建集群成员资格矩阵:
cutree(as.hclust(test$rowDendrogram), 1:dim(y)[1])
这会给你:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
g1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
g2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
g3 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3
g4 1 2 2 2 2 2 2 2 2 4
g5 1 1 1 1 1 1 1 4 4 5
g6 1 2 3 4 4 4 4 5 5 6
g7 1 2 2 2 2 5 5 6 6 7
g8 1 2 3 4 5 6 6 7 7 8
g9 1 2 3 4 4 4 7 8 8 9
g10 1 2 3 4 5 6 6 7 9 10
此解决方案需要使用不同的包标记计算群集结构:
# Generate data
y = matrix(rnorm(50), 10, 5, dimnames=list(paste("g", 1:10, sep=""), paste("t", 1:5, sep="")))
# The new packags:
library(nnclust)
# Create the links between all pairs of points with
# squared euclidean distance less than threshold
links = nncluster(y, threshold = 2, fill = 1, give.up =1)
# Assign a cluster number to each point
clusters=clusterMember(links, outlier = FALSE)
# Display the points that are "alone" in their own cluster:
nas = which(is.na(clusters))
print(rownames(y)[nas])
clusters = clusters[-nas]
# For each cluster (with at least two points), display the included points
for(i in 1:max(clusters, na.rm = TRUE)) print(rownames(y)[clusters == i])
显然,你会想要将其修改为某种功能,以便更加用户友好。 特别是,这使得聚类仅在树状图的一个水平上。 要在其他级别获取群集,您必须使用threshold
参数。
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