协商一致树或"引导比例"从多个hclust对象

Question

我有一个名单的hclust物体所造成轻微的变化在一个变量(用于计算的距离阵)

• 现在，我想就协商一致的树从这个名单。

有一个通用的包装要这么做吗？我是黑客攻击通过我的方式 一些代码从maanova和它似乎工作，但它丑恶和它 需要大量的黑客因为我不做"正常"自举(它 化学数据)。

/帕勒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...

Answer 1

第一，必须看一看 艾伦*塔克的码达成共识的集群, 有关他的报纸 "协商一致的集群和功能的解释表达的基因数据".

这里有一些其他的指针：

• 你提到你在使用 该maanova包;这可以达成协商一致意见树出的引导的群集的结果的 consensus() 功能。你有没有试过吗？
• 的 猿包 目的是为系统树的分析，因此它们可能不完全相关，但是你可能看到它。那里是 一个例子使用hclust在R-帮助.
• 同样地， nem包，这是部分的使用bioconductor 有一些例子。

Answer 2

嗯，听起来像一个增强的方法应用于集群和一个快速的谷歌搜索，揭示了相当的现有文献 促进集群.也许这是一个开始？

作为R代码，总有任务的看法 集群 和 学习机.