二进制 R 热图仍然显示梯度

我正在尝试在 R 中绘制二进制数据矩阵 (11 x ~1500) 的热图。

heatmap(y, col = hmcols);

矩阵“y”看起来像这样

[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13]
[1,]    0    0    0    0    1    1    1    1    1     1     1     1     1
[2,]    0    0    1    0    0    1    0    0    0     0     0     0     1
[3,]    0    0    0    0    0    1    1    1    1     0     0     1     1 ...etc...

我正在使用默认的距离和聚类函数，但由于某种原因，我的热图显示颜色渐变。我也尝试使用二进制距离函数，尽管出现了类似的渐变。这是由于每个样本之间的距离而导致样本缺乏相似性吗？这是热图的图像：

https://www.dropbox.com/s/jz1r41lhnrkisvz/Rplots.pdf https://www.dropbox.com/s/jz1r41lhnrkisvz/Rplots.pdf

我觉得这是由于我不了解默认距离和聚类函数如何重新排序数据。我该如何解释这些结果？

正如@Joran 指出的，scale参数是要配合的参数：

（注意：由于您没有提供全套数据，因此我降低了维度并生成了随机数据）

颜色由以下人员选择col，如果你想要简单的黑白，你可以这样做col = c("black", "white")，但你也可以让事情变得更有趣：

x <- matrix(sample(c(0, 1), 15*15, replace = TRUE), nrow = 15)
heatmap(x, scale = "none", Rowv = NA, Colv = NA, col = cm.colors(2), main = "HeatMap Example")