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1 つの変数のわずかな変動に起因する hclust オブジェクトのリストがあります (距離行列を計算するため)。

  • ここで、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? maanova からいくつかのコードをハッキングしていますが、動作しているように見えますが、「通常の」ブートストラップ (化学データ) を行っていないため、見苦しく、多くのハッキングが必要です。

/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...
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まず、Allan Tucker のコンセンサス クラスタリングのコードを見てください。これは、彼の論文「コンセンサス クラスタリングと遺伝子発現データの機能的解釈」に関連しています。

その他のヒントを次に示します。

于 2009-10-31T17:47:16.227 に答える
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うーん、そ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、ブースティング クラスタリングに関するかなりの既存の文献が見つかります。多分それは始まりですか？

R コードに関しては、クラスタリングと機械学習に関するタスク ビューが常にあります。

于 2009-10-29T17:10:49.270 に答える