Arbre de consensus ou "proportions bootstrap" & # 8221; à partir de plusieurs objets hclust

Question

J'ai une liste d'objets hclust résultant de légères variations d'une variable (pour le calcul de la matrice de distance)

• maintenant, j'aimerais créer un arbre de consensus à partir de cette liste.

Existe-t-il un package générique pour le faire? Je me fraye un chemin à travers du code de maanova et il semble fonctionner - mais c'est moche et a besoin de beaucoup de piratage puisque je ne fais pas "normal" amorçage (c'est données chimiques).

/ Palle Villesen, Danemark

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

D'abord, consultez le le code d'Allan Tucker pour la mise en cluster du consensus , lié à son article "Mise en cluster du consensus et interprétation fonctionnelle des données sur l’expression des gènes " .

Voici quelques autres indicateurs:

• Vous avez indiqué que vous utilisiez le le package maanova ; cela peut créer un arbre de consensus à partir des résultats du cluster d'amorçage avec la fonction consensus () . Avez-vous essayé cela?
• Le package ape est destiné à l'analyse des arbres phylogénétiques. peut-être pas tout à fait pertinent, mais vous pourriez l'examiner. Il existe un exemple d'utilisation de hclust dans R-Help .
• De même, le paquet nem, qui fait partie du bioconducteur a quelques exemples.

Answer 2

Hm, cela ressemble à une approche de dynamisation appliquée à la mise en cluster, et une recherche rapide dans Google révèle une littérature déjà existante sur renforcement de la mise en cluster . C’est peut-être un début?

En ce qui concerne le code R, il existe toujours des vues de tâches sur Mise en cluster et Apprentissage automatique .