了解R中的熱圖樹狀圖聚類

Question

我會很高興R的熱圖函數的樹狀圖（Colv，Rowv）上的任何信息材料。 例如聚類的工作方式（是歐幾里德距離嗎？）。 您不必發表冗長的解釋，我已經對某些可以使我步入正軌的關鍵字感到滿意，因此我可以進行一些在線研究。

這是幫助手冊的摘錄，這使我有些困惑。 在這種情況下，“榮譽”是什么意思，它與重新排序有何不同？

如果Rowv或Colv是樹狀圖，則它們將受到尊重（而不是重新排序）。

Answer 1

Rowv和Colv控制是否應對數據集的行和列進行重新排序，以及是否應重新排序。

它們的可能值為TRUE ， NULL ， FALSE ，整數向量或樹狀圖對象。

• 在默認模式TRUE ，heatmap.2使用hclustfun和distfun參數執行聚類。 默認情況下，使用歐幾里德距離度量來完成鏈接聚類。 然后使用行/列方式對樹狀圖進行重新排序。 您可以通過為hclustfun或distfun指定不同的函數來控制它。 例如，要使用曼哈頓距離而不是歐式距離，您可以執行以下操作：

   heatmap.2(x,...,distfun=function (y) dist(y,method = "manhattan") ) 

  查看?dist和?hclust 。 如果您想了解有關聚類的更多信息，可以從“距離度量”和“聚集方法”開始。

• 如果Rowv / Colv為NULL或FALSE則不進行任何重新排序或聚類，並且按原樣繪制矩陣。

• 如果Rowv / Colv是一個數值向量， Colv TRUE計算聚類，並使用提供給Rowv / Colv的向量對樹狀圖進行重新排序。

• 如果Rowv / Colv是樹狀圖對象，則將使用該樹狀圖對矩陣重新排序。 可以通過以下方式生成樹狀圖對象：

   rowDistance = dist(x, method = "manhattan") rowCluster = hclust(rowDistance, method = "complete") rowDend = as.dendrogram(rowCluster) rowDend = reorder(rowDend, rowMeans(x)) 

  會在曼哈頓距離上生成完整的聚類，按行方式排序。 現在，您可以將rowDend傳遞給Rowv 。

   heatmap.2(x,...,Rowv = rowDend) 

  例如，如果您想以不同的方式對行和列進行聚類，或者使用其他人給您的聚類，或者您想做一些僅通過指定hclustfun和distfun無法容納的時髦的方法，這將很有用。 這就是“樹狀圖被尊重”的意思：它被使用而不是hclustfun和distfun指定的內容。

Answer 2

要查看它如何精確地處理Rowv / Colv，還可以使用body(heatmap)顯示其源代碼。

Answer 3

從手冊中：

distfun：用於計算行和列之間的距離（不相似）的函數。 默認為dist。

hclustfun：當Rowv或Colv不是樹狀圖時，用於計算層次聚類的函數。 默認為hclust。 應該將distfun的結果作為參數，並返回可以應用as.dendrogram的對象。

dist()默認具有歐式距離和hclust()完整的鏈接方法。