ComplexHeatmap包的一个重要的功能是,能够在水平或竖直方向连接多个热图和注释,以图形化的方式展示各信息之间的关联 通常水平方向的连接比较常用,我们介绍的重点也是水平连接,竖直的连接原理基本是一致的。 在进行水平连接时,热图和注释的行数要相同 例如,我们要绘制三个热图列表,数据如下 set.seed(123) mat1 <- m...
ComplexHeatmap包是基于grid包的,使用面向对象的方式实现热图及其组件,主要包含以下几个类: Heatmap:绘制单个热图 HeatmapList:绘制热图列表 HeatmapAnnotation:定义热图的行、列注释列表,可以是热图的一部分,也可以独立于热图 以及一些内部类: SingleAnnotation:定义单个行、列注释,组成HeatmapAnnotation的列表元素 ColorM...
在第一个热图的第二个分块中,文本和线条注释 decorate_heatmap_body("ht1",{grid.text("outlier",1.5/10,2.5/4,default.units="npc")grid.lines(c(0.5,0.5),c(0,1),gp=gpar(lty=2,lwd=2,col="green"))},slice=2) 为第一个热图的树形图的不同类别添加不同的背景颜色 decorate_column_dend("ht...
ComplexHeatmap包是基于grid包的,使用面向对象的方式实现热图及其组件,主要包含以下几个类: Heatmap:绘制单个热图 HeatmapList:绘制热图列表 HeatmapAnnotation:定义热图的行、列注释列表,可以是热图的一部分,也可以独立于热图 以及一些内部类: SingleAnnotation:定义单个行、列注释,组成HeatmapAnnotation的列表元素 ColorM...
但通常仅仅绘制热图是不够的，还需要对数据进行聚类，即绘制聚类热图。例如，最常用的就是将差异基因的表达值绘制聚类热图，来查看基因在不同样本中的表达差异情况，或者比较不同聚类分组之间的差异。绘制聚类热图的包有很多，我们主要介绍 pheatmap 和 ComplexHeatmap 假设我们有如下数据 要绘制简单的...
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部...
用网络图可视化 所有数据: 以chat为基地: 以email为基地: 相关视频 Kmeans算法聚类 聚类数为3,将数据聚成3个类别 y$name1=as.numeric(y$name) 相关视频 可视化聚类结果 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言对git安卓包分类统计、聚类、复杂网络可视化分析》。
示例数据 链接:https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码:ttb4 文件说明 示例数据,其中数据均为虚拟数据,与实际生物学过程无关 文件名:dataset_heatmap.txt 列分别为基因,cell1的5个重复样本,cell2的5个重复样本 行代表每个基因在所有样本的FPKM值 ...
数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。 向下滑动查看结果▼ 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers = 3, nstart = 100) ...
R语言 聚类分析 层次聚类 K-Means聚类 #数据可视化 #机器学习 #数据分析 #聚类分析 #R语言 - 好伙计于20220905发布在抖音,已经收获了74个喜欢,来抖音,记录美好生活!