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我有一个问题,关于缩放我的数据集中找到的集群。我想创建与返回的给定簇数一样多的新矩阵。具体来说,我不确定如何返回数据并取出感兴趣的子群体。我知道我能做到:
mycl <- cutree(hr, 2);
然后呢?
这是我目前所拥有的[完整代码]:
假设您有一个矩阵“m”,您根据相关矩阵中的距离按“hr”行和“hc”列进行聚类
m = matrix(0, 10, 5, dimnames = list(c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"), c(1, 2, 3, 4, 5)))
m[1,] = c(0,0,0,0,1)
m[2,] = c(0,0,0,1,1)
m[3,] = c(0,0,1,1,1)
m[4,] = c(0,0,1,1,0)
m[5,] = c(1,0,0,0,0)
m[6,] = c(1,1,1,0,0)
m[7,] = c(0,1,1,0,0)
m[8,] = c(0,1,1,0,0)
m[9,] = c(0,1,1,1,0)
m[10,] = c(1,1,1,0,1)
# Generates row and column dendrograms.
hr <- hclust(as.dist(1-cor(t(m), method="pearson")), method="ward");
hc <- hclust(as.dist(1-cor(m, method="spearman")), method="ward")
现在,我可以制作我的数据的热图:
library(gplots)
mycl <- cutree(hr, 2);
mycolhc <- rainbow(length(unique(mycl)), start=0.1, end=0.9);
mycolhc <- mycolhc[as.vector(mycl)]
myheatcol <- redgreen(75)
# Creates heatmap for entire data set
heatmap.2(
m,
Rowv=as.dendrogram(hr),
Colv=as.dendrogram(hc),
col=myheatcol,
scale="row",
density.info="none",
trace="none",
RowSideColors=mycolhc,
cexCol=0.6,
labRow=NA
)
最佳答案
我想到了两件事:
解决方案一:
# Convert to a dendrogram object
hor.dendro <- as.dendrogram(hr)
# Get values for the first branch
m.1 <- m[unlist(hor.dendro[[1]]),]
解决方案 2:
# Cut the tree in 2
tree.cut <- cutree(hr, 2)
# Get the ids for cluster #1
clust.1 <- which(tree.cut==1)
# Get the values from m
m.1 <- m[clust.1,]
以更通用的方式,您可能希望使用其中一个 *apply
函数。
例如:
clusters <- lapply(unique(tree.cut), function(grp)
{
m[which(tree.cut==grp),]
})
这将返回(使用 2 个组调用 cutree
)
[[1]]
1 2 3 4 5
A 0 0 0 0 1
B 0 0 0 1 1
C 0 0 1 1 1
D 0 0 1 1 0
I 0 1 1 1 0
[[2]]
1 2 3 4 5
E 1 0 0 0 0
F 1 1 1 0 0
G 0 1 1 0 0
H 0 1 1 0 0
J 1 1 1 0 1
您可以使用 [[ ]]
运算符访问结果,例如:clusters[[2]]
以获得第二个集群。
关于r - 在 R 中放大集群/热图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19721824/
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