协商一致树或"引导比例"从多个hclust对象
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10-07-2019 - |
题
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...
解决方案
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。
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