コンセンサスツリーまたは複数のhclustオブジェクトからの「ブートストラッププロポーション」

Question

1つの変数のわずかな変動から生じるhclustオブジェクトのリストがあります（距離行列の計算用）

• 今、このリストからコンセンサスツリーを作成したいと思います。

これを行うための汎用パッケージはありますか？私は自分の道をハッキングしています maanovaからのいくつかのコードとそれは動作するようです-しかしそれはいです 「通常」をやっていないので、たくさんのハッキングが必要です。ブートストラップ（それは 化学データ）。

/ Palle Villesen、デンマーク

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

まず、コンセンサスクラスタリングのためのAllan Tuckerのコードをご覧ください。彼の論文＆quot;遺伝子発現データのコンセンサスクラスタリングと機能的解釈＆quot; 。

他にもいくつかのポインタがあります：

• maanovaパッケージを使用していると述べました。これにより、 consensus（）関数を使用して、ブートストラップクラスターの結果からコンセンサスツリーを構築できます。試しましたか？
• apeパッケージは系統樹分析を目的としているため、おそらく完全に関連しているわけではありませんが、調べてみてください。 R-Helpでhclustを使用する例があります。 。
• 同様に、生体伝導体の一部であるnemパッケージにはいくつかの例があります。

Answer 2

うーん、これはクラスタリングに適用されるブースティングアプローチのように聞こえます。Googleで簡単に検索すると、クラスタリングの強化。たぶんそれがスタートですか？

Rコードに関しては、クラスタリングにタスクビューが常にありますおよび機械学習。