我有一个由一个变量的轻微变化产生的 hclust 对象列表(用于计算距离矩阵)
有通用包可以做到这一点吗?我正在破解我的出路
maanova 的一些代码似乎可以工作 - 但它很丑陋而且它
需要大量的黑客工作,因为我没有进行“正常”的引导(它是
化学数据)。
/Palle Villesen,丹麦
c1_list <- seq(10,100,by=10)
c2 <- 30
e<- 1
mboot <- list()
for (i in 1: length(c1_list) ) {
c1 <- c1_list[i]
cat("Doing C1=",c1,"...")
x <- hclust(custom_euclidean(t(log2(data[, all]+1)), c1,c2,e), method='average')
cat("..done\n")
mboot[[i]] <- x # To get hclust object back use mbot[[i]] to get i'th object
}
#### Now extract the robust groups from mboot...
首先,看一下艾伦·塔克(Allan Tucker)的共识聚类代码 http://people.brunel.ac.uk/~cssrajt/RConsensus/,与他的论文相关“基因表达数据的共识聚类和功能解释” http://people.brunel.ac.uk/~cssrajt/Papers/GBConsensus.pdf.
以下是其他一些提示:
- 你提到你正在使用马诺瓦包 http://cran.r-project.org/web/packages/maanova/;这可以从引导集群结果中构建一个共识树
consensus()
功能。你尝试过吗?
- The 猿包 http://cran.r-project.org/web/packages/ape/用于系统发育树分析,因此它可能不完全相关,但您可以研究一下。有R-Help 上使用 hclust 的示例 http://www.mail-archive.com/r-help@stat.math.ethz.ch/msg55545.html.
- 同样,nem 包,是 bioconductor 的一部分 http://www.bioconductor.org/packages/2.4/bioc/html/nem.html有一些例子。
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