Consensus Baum oder „Bootstrap-Anteile“ aus mehreren hclust Objekten

Question

Ich habe eine Liste von Objekten aus hclust leichten Variationen in einer Variablen resultierenden (um die Distanzmatrix der Berechnung)

• jetzt würde Ich mag einen Konsens Baum aus dieser Liste machen.

Gibt es ein allgemeines Paket, dies zu tun? Ich Hacking mich durch einige Code aus maanova und es scheint zu funktionieren - aber es ist hässlich, und es da ich braucht viel Hacking nicht tue „normal“ Bootstrapping (es ist chemische Daten).

/ Palle Villesen, Dänemark

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

Als erstes müssen Sie einen Blick auf Allan Tuckers Code für Konsens Clustering , im Zusammenhang mit seinem Papier "Consensus-Clustering und Functional Interpretation von Genexpressionsdaten" .

Hier sind ein paar andere Hinweise:

• Sie haben erwähnt, dass Sie verwenden der maanova Paket ; Dies kann zu einem Konsens Baum aus Bootstrap-Cluster Ergebnis mit der consensus() Funktion bauen. Haben Sie versucht das?
• Die Affe Paket für phylogenetische Baum-Analyse bestimmt, so ist es möglicherweise nicht vollständig relevant, aber Sie könnten in sie aussehen. Es gibt ein Beispiel unter Verwendung von hclust auf R-Hilfe .
• Auch das nem Paket, das Teil Bioconductor ist hat einige Beispiele.

Answer 2

Hm, das klingt wie eine Steigerung der Ansatz für Clustering angewandt und eine schnelle Google-Suche zeigt ganz eine vorhandene Literatur auf Steigerung Clustering . Vielleicht ist das ein Anfang?

Wie für R-Code gibt es immer die Aufgabe Ansichten auf Clustering und Machine Learning .