Comment obtenir un membre de clusters à partir de h/h heat/heatmap.2 R

Question

J'ai le code suivant qui effectue la classification hiérarchique et les tracer dans heatmap.

library(gplots) 
set.seed(538) 
# generate data 
y <- matrix(rnorm(50), 10, 5, dimnames=list(paste("g", 1:10, sep=""), paste("t", 1:5, sep=""))) 
# the actual data is much larger that the above 

# perform hiearchical clustering and plot heatmap 
test <- heatmap.2(y) 

Ce qui intrigue ceci:

Ce que je veux faire est d'obtenir le membre du cluster de chaque hiérarchie de la parcelle qui donne:

Clust 1: g3-g2-g4 
Clust 2: g2-g4 
Clust 3: g4-g7 
etc 
Cluster last: g1-g2-g3-g4-g5-g6-g7-g8-g9-g10 

est-il un moyen de fais le?

Answer 1

Cette solution nécessite calcul de la structure du cluster en utilisant un autre packags:

# Generate data 
y = matrix(rnorm(50), 10, 5, dimnames=list(paste("g", 1:10, sep=""), paste("t", 1:5, sep=""))) 
# The new packags: 
library(nnclust) 
# Create the links between all pairs of points with 
# squared euclidean distance less than threshold 
links = nncluster(y, threshold = 2, fill = 1, give.up =1) 
# Assign a cluster number to each point 
clusters=clusterMember(links, outlier = FALSE) 
# Display the points that are "alone" in their own cluster: 
nas = which(is.na(clusters)) 
print(rownames(y)[nas]) 
clusters = clusters[-nas] 
# For each cluster (with at least two points), display the included points 
for(i in 1:max(clusters, na.rm = TRUE)) print(rownames(y)[clusters == i]) 

Il est évident que vous voulez réviser cela en fonction d'une certaine sorte d'être plus convivial. En particulier, cela donne les grappes à un seul niveau du dendrogramme. Pour obtenir les clusters à d'autres niveaux, vous devez jouer avec le paramètre threshold.

Answer 2

J'ai eu la réponse, après tout! @zkurtz a identifié le problème ... les données que j'utilisais étaient différentes des données que vous utilisiez. J'ai ajouté une instruction set.seed(538) à votre code pour stabiliser les données.

Utilisez ce code pour créer une matrice d'appartenance de groupe pour le dendrogramme des lignes en utilisant le code suivant:

cutree(as.hclust(test$rowDendrogram), 1:dim(y)[1]) 

Cela vous donnera:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
g1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
g2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
g3 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 
g4 1 2 2 2 2 2 2 2 2 4 
g5 1 1 1 1 1 1 1 4 4 5 
g6 1 2 3 4 4 4 4 5 5 6 
g7 1 2 2 2 2 5 5 6 6 7 
g8 1 2 3 4 5 6 6 7 7 8 
g9 1 2 3 4 4 4 7 8 8 9 
g10 1 2 3 4 5 6 6 7 9 10