pheatmap(mat, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(100), kmeans_k = NA, breaks = NA, border_color = "grey60", cellwidth = NA, cellheight = NA, scale = "none", cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE, clustering_distance_rows = "euclidean", ...
kmeans_k: the number of kmeans clusters to make,ifwe want to aggregate the rows before drawing heatmap. If NAthenthe rows are not aggregated. 如果我们想在绘制热图之前聚合行,则要创建的 KMEANS 聚类数。如果为 NA,则不聚合行。 breaks: a sequence of numbers that covers the range of valuesin...
3. 聚类 默认情况下,会对数据的行列分别进行层次聚类,如果我们想在进行层次聚类之前,先对行特征,也就是基因进行k-means聚类,我们可以 pheatmap(df, scale = "row", kmeans_k = 3) 先将基因聚为3类,再进行层次聚类 如果只想对其中行列中的一个进行聚类,可以使用cluster_rows和cluster_cols参数,取消对行或列...
kmeans_k 数据类型:整数 用途:如果提供此参数,函数将在行上执行k-means聚类,并将聚类结果作为行注释的一部分添加。 默认值:NA(不执行k-means聚类) scale 数据类型:字符("row"、"column"、"none") 用途:指定是否以及如何缩放数据。可以是按行("row")、按列("column")或不缩放("none")。 默认值:"row...
(data, cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE) # 使用 K-means 聚类重新排序树叶 pheatmap(data, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, kmeans_k = 2) # 自定义排序 custom_order <- c(5, 3, 1, 2, 4) pheatmap(data, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, row_order ...
3.2 pheatmap(test, kmeans_k = 3) 将行聚为几类 kmeans是一种聚类算法,详见https://www.cnblogs.com/bourneli/p/3645049.html 3.3 pheatmap(test, scale = "row") 标准化 为什么要标准化? 原始数据中,每个基因表达变化范围对应的数值大小不同,导致图片中色彩变化难以显示基因在不同样本中的变化趋势,可以...
# 进行聚合,聚为2 pheatmap(test, kmeans_k = 2) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 是否进行标准化,距离的选择 pheatmap(test, scale = "row", clustering_distance_rows = "correlation") 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 颜色调试 pheatmap(test, color = col...
pheatmap可以根据输入的基因表达矩阵进行聚类分析,聚类方法包括层次聚类和K-means聚类。pheatmap不仅可以用于基因表达数据的可视化,还可以用于其他类型的数据分析,例如蛋白质组学数据和代谢组学数据的可视化。pheatmap有很多参数可以进行调整,包括颜色调整、聚类方法、聚类距离度量等。pheatmap是一个强大的工具,可以帮助研究者更...
官方介绍:相对于heatmap包,pheatmap是图形绘制及参数修改更美观更严谨的一个热图包。 2.2 pheatmap详细参数解释 R中pheatmap包的参数内容如下: AI检测代码解析 pheatmap(mat, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(100), kmeans_k = NA, breaks = NA, border_color = "...
kmeans_k:在pheatmap::pheatmap()中,如果这个参数被设定,输入矩阵会进行 k 均值聚类,然后每个 cluster 使用其均值向量表示。最终的热图是 k 个均值向量的热图。此操作改变了原始矩阵的大小,而且每个 cluster 的大小信息丢失了,直接解读均值向量可能会造成对数据的误解。我不赞成此操作,因此我没有支持这个参数。在Com...