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大きなデータで pheatmap を使用しています。私の目的は、行と列をクラスター化し、主なクラスターを分析することです。データ テーブルをアップロードし、次のようにヒートマップを実行します。

 library (pheatmap)
 data<-read.table ("example.txt", header = TRUE)
 pheatmap(data)

これにより、データのヒートマップを取得します。私のexample.txtは次のようになります：

    a   b   c   d   e   f
a   1   0.1 0.9 0.5 0.65    0.9
b   0.1 1   0.39    0.83    0.47    0.63
c   0.9 0.39    1   0.42    0.56    0.84
d   0.5 0.83    0.42    1   0.95    0.43
e   0.65    0.47    0.56    0.95    1   0.14
f   0.9 0.63    0.84    0.43    0.14    1

これは非常にばかげた質問かもしれませんが、とにかく投稿します。pheatmap(data) を実行した後、クラスターに対応する要素を取得するにはどうすればよいですか? 結果を特定の方法で保存し、他の R パッケージで分析する必要がありますか?

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の結果を取得してpheatmap使用しますcutree。たとえば、10 個のクラスターを抽出するには、次のようにします。 

library(pheatmap)
res <- pheatmap(mtcars)
mtcars.clust <- cbind(mtcars, 
                      cluster = cutree(res$tree_row, 
                                       k = 10))
head(mtcars.clust)
# mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb cluster
# Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4       1
# Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4       1
# Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1       2
# Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1       3
# Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2       4
# Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1       3

ヘルプについて?pheatmapは、?hclustおよびを参照してください。?cutree

于 2015-01-07T13:18:51.420 に答える