首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R:如何在pheatmap中为minkowski距离设置p?

在pheatmap中,可以使用参数dist_args来设置minkowski距离的p值。minkowski距离是一种常用的距离度量方法,它可以根据p值的不同来计算距离。

在pheatmap中,可以通过设置dist_args参数来指定minkowski距离的p值。dist_args是一个列表,其中包含了距离度量方法的参数。对于minkowski距离,可以将p值作为dist_args的元素传入。

例如,如果要将minkowski距离的p值设置为2,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
pheatmap(data, dist_method = "minkowski", dist_args = list(p = 2))

这样就可以在pheatmap中为minkowski距离设置p值为2。pheatmap是一个用于绘制热图的R包,它可以根据数据的相似性进行聚类,并将结果以热图的形式展示出来。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云弹性MapReduce(EMR),腾讯云数据仓库(CDW),腾讯云云服务器(CVM)等。你可以通过访问腾讯云官方网站获取更多关于这些产品的详细信息和介绍。

腾讯云弹性MapReduce(EMR)产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/emr

腾讯云数据仓库(CDW)产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cdw

腾讯云云服务器(CVM)产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

从 pheatmap 无缝迁移至 ComplexHeatmap

pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。...在pheatmap::pheatmap()中,color参数需要设置为一个长长的颜色向量(如果你想用 100 种颜色的话),比如: pheatmap::pheatmap(mat, color...(test, name = "mat2", col = c("navy", "white", "firebrick3")) p1 + p2 + p3 ComplexHeatmap 支持将一个热图导出为一个...::pheatmap()返回一个Heatmap对象,如果pheatmap()并没有在一个 interactive 的环境执行,比如说在一个 R 脚本中,或者在一个函数/for loop 中,你应该显式的调用...只提供一个矩阵: compare_pheatmap(test) 对列进行 z-score 归一化,行聚类距离使用相关性距离: compare_pheatmap(test, scale =

1K20
  • R语言学习笔记-Day09

    = TRUE, number_format = "%.1e")#以指数形式显示数字,若设置为“%.2f”则显示小数点后两位pheatmap(test, display_numbers = matrix...")dcols = dist(t(test), method = "minkowski")pheatmap(test, clustering_distance_rows = drows, clustering_distance_cols...)> -log10(0.000001))#通过自定义阈值设置显示基因的数量p + geom_point(size = 3,shape = 1,data = for_lable) + ggrepel...调整logFC, pvalue和阈值,以改动差异基因数量2* 不适用默认的padj(富集的),而是使用原始p值,在文章中写清即可3* 更换富集方法,GSEA也可以作KEGG富集4* 调整参数maxGSSize...= 500,为默认参数,表示500个基因以上的通路不考虑,可以调高该值#若基因symbol中多了空格,尝试使用trimws(deg$symbol)对空格进行去除引用自生信技能树

    14110

    R语言学习 - 热图简化

    热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap...相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。...假如有两个文件,第一个文件为行注释,其第一列与矩阵中的第一列内容相同 (顺序没有关系),其它列为第一列的不同的标记,如下面示例中(假设行为基因,列为样品)的2,3列对应基因的不同类型 (TF or enzyme...第二个文件为列注释,其第一列与矩阵中第一行内容相同,其它列则为样品的注释。...设置宽度,单位是inch # -v: 设置高度,单位是inch ct@ehbio:~/$ sp_pheatmap.sh -f heatmap_data.xls -d row -P heatmap_row_anno.xls

    2.8K90

    「Workshop」第十五期:热图

    配色:https://www.jianshu.com/p/e50babec45cb R包工具 可以绘制热图的包有很多,这里列举一下 pheatmap::pheatmap (常用热图) stats::heatmap..., kmeans_k = 2) k means聚类可以自己设置聚类数,聚完类会自动显示聚类中包含多少个变量,在图上没有直接显示类中的具体变量,但是可以通过查看热图列表得到这个信息。...r > range(r_value) [1] -0.8980495 1.0000000 设置色块(是通过对称性将0设置为白色) > pheatmap(r_value, +...【若使用ggplot2进行热图绘制,由于其输入数据为长数据,可以通过reshape包中的melt()将数据转化,进行绘制】 > r_value[upper.tri(r_value)] <- 0 >...P), "", cortest$P) > pheatmap(cortest$r, display_numbers = matrix(ifelse(p_value

    1.7K00

    R 数据可视化 01 | 聚类热图

    # 执行前设置==================================== # 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(pheatmap) # 设置工作目录...# 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(pheatmap) # 设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")...# 清空暂存数据 rm(list=ls()) # 载入R包 library(pheatmap) # 设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")...详细参数设置说明 设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization") 在R的执行过程中,为了方便,需要指定一个获取文件和输出文件所在的目录,这样就不需要每次设置全路径...,只需要指定相对目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")的意思就是设置工作目录为E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization

    1.1K20

    245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

    热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵,都适合采用热图呈现。...绘图实战 最常用的是R语言的包,如heatmap、heatmap.2、pheatmap和ComplexHeatmap等。 此外Excel, matlab也可以。...距离矩阵+分组注释展示 Beta多样性的距离或相似矩阵也非常适合用热图展示,这里使用usearch计算的Bray-Curtis距离为例。...热图展示样本间的Bray-Curtis距离和聚类结果。 热图展示范围0-1之间的距离或相似性非常直观。图中对角度为自身相比距离为零为蓝色,越红则差别越大。具体的差异程度(距离)显示在小格中。...样本聚类并添加分组颜色,方便筛选异常样本,如KO组中的KO2与其他5个样本没有聚类在一起,就需要注释KO2样本的实验和分析步骤是否存在异常。

    2.9K01

    非线性降维方法 Isomap Embedding

    机器学习算法系列中的 Isomap 机器学习算法太多了,可能永远不可能将它们全部收集和分类。然而,我已经尝试为一些最常用的做这件事,你可以在下面的旭日图中找到这些。...请注意,此步骤通常也被描述为找到点之间的测地线距离。 使用多维缩放 (MDS) 计算低维嵌入。...我们可以将这种转换描述为展开瑞士卷并将其平放在 2D 表面上: 我们可以看到,二维空间中点 A 和 B 之间的距离基于通过邻域连接计算的测地线距离。...现在让我们使用 Isomap 来降低 MNIST 数据集(手写数字集合)中图片的高维数。这将使我们能够看到不同的数字如何在 3D 空间中聚集在一起。...', # string, or callable, default=”minkowski” p=2, # default=2, Parameter for the Minkowski metric

    93420

    MicEco:计算Sloan随机性的另一方法

    = freq - pbeta(d, N*m*p, N*m*(1-p), lower.tail=FALSE) 28 -sum(dnorm(R, 0, sigma,log=TRUE)) 29 } 30...这个代码和上文ISME的基本一致,但是一些细节的地方略有不同,如这个没有用非线性最小二乘拟合法对R2进行拟合。...结果包含两个列表,第一个中分别为m,beta分布特征值,R2,N,样本量,相对丰度p的长度,丰度阈值d。...上文最后得到的结果中,m为0.02013109,R2为0.06957435。本文的方法m和R2都略低。根据第二个列表的结果即可画图,下篇继续~。 另外,MicEco还有一些其他使用的功能。...基于pheatmap::pheatmap) rcurve:稀释曲线 (基于vegan::rarefy) 2.杂项: adonis_OmegaSq:adonis模型计算无偏效应量 WdS.test:基于距离的多变量方差分析

    1.7K31

    A.深度学习基础入门篇:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数

    在人工神经网络中,MCP模型成为人工神经网络中的最基本结构。MCP模型结构如 图1 所示。...单层感知机与 MCP 模型在连接权重设置上是不同的,即感知机中连接权重参数并不是预先设定好的,而是通过多次迭代训练而得到的。...4.1 常见的距离计算方式¶ 4.1.1 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) Minkowski Distane 是对多个距离度量公式概括性的表述,当p=1时,Minkowski Distane...便是曼哈顿距离;当p=2时,Minkowski Distane 便是欧式距离;Minkowski Distane 取极限的形式便是切比雪夫距离。...\text { Minkowski Distance }=\left(\sum_{i=1}^n\left|x_i-y_i\right|^p\right)^{\frac{1}{p}} 4.1.2 曼哈顿距离

    66840

    GJK算法计算凸多边形之间的距离

    缘起 《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法....分析 根据《你被追尾了续》的学习,我们知道,其实就是求 坐标原点到Minkowski和(也是一个凸多边形)的距离....Simplex.a = c; d = p2; } } 和GJK碰撞检测中的伪代码类似,但是有一个重要的区别在于上面的伪代码始终保持 单纯形S 中只有2个点....(如果有多对,随意产生一对就行) 其实也很简单,就拿上面的例子来说, 因为我们知道原点到 Minkowski 和的距离是 坐标原点到线段 (1,3)---(-4,-1) 的距离 我们只需要维护一下每个...限制 3<=N,M<=10000;-10000<=x,y<=10000 输出 每行一个浮点数,为所求最近距离,误差在1e-3内均视为正确 样例输入 4 4 0.00000 0.00000 0.00000

    4.8K30

    距离及其在机器学习中应用

    闵可夫斯基根据上图所示的特点,命名了曼哈顿距离: 设 和 是中的两个向量,这两个向量端点之间的曼哈顿距离为: 例如在中的两个向量,依据上述定义,可以计算它们之间的曼哈顿距离为: 切比雪夫距离 以俄罗斯数学家切比雪夫命名的切比雪夫距离...例如在中的两个向量,它们之间的切比雪夫距离为: 切比雪夫距离的另外一种等价表达方式是: 闵可夫斯基距离 从数学角度来看,将签署三个距离定义一般化,就是闵可夫斯基距离(Minkowski Distance...从Scikit-learn库提供的k近邻分类算法模型可以看出对距离类型的设置。...', metric_params=None, n_jobs=None, **kwargs) 其中参数metric='minkowski',默认值为字符串'minkowski',即使用闵可夫斯基距离,并且另外一个参数默认值...p=2,意味着具体应用的是欧几里得距离;如果设置p=1则在此模型中应用曼哈顿距离度量实例间的距离。

    1.1K20

    一类强大算法总结!!

    包括以下几个主要应用场景: 聚类分析:在聚类分析中,距离算法被广泛用于测量数据点之间的相似性或距离。常见的聚类算法如K均值聚类、层次聚类等都使用了距离度量来判断数据点之间的相似性和区分不同的聚类簇。...常见使用场景 数据挖掘:欧几里德距离可用于测量不同数据样本之间的相似度,例如聚类分析和推荐系统。 机器学习:欧几里德距离可以作为分类算法中的特征之间的相似性度量,如K近邻算法。...:", distance) 对于示例中的点(2, 3)和(5, 7),计算结果为欧几里德距离为5。...:", distance) 对于示例中的点(2, 3)和(5, 7),计算结果为曼哈顿距离为7。...输出结果将显示闵可夫斯基距离,即在该示例中为 4.326748710922225.

    38420

    聚类分析的简单理解(1)

    : 现在设X(ik)为第i个样本的第K个指标,数据矩阵如图所示: 每一个样本都具有P个变量,现在我们把每个样本看成为一个点,这n个样本就可以看作为n个点,第i个样本与第j个样本之间的距离记作为d(ij)...,在聚类的过程中,个人倾向于距离较近的点归为一类,距离较远的点归为不同的类.距离必须满足一下几个条件: 1:对于一切的i,j,d(ij)>=0; 2:d(ij)=0,当且仅当i,j个样本的各种变量相同;...Eucide距离是MinKowski距离的特例,要是各种变量的单位不同或者测量值范围相差很大时,不应该采用Minkowski距离,应该是先进行标准化数据处理,然后再用标准化数据进行计算. 4:chebyshev...距离: 这个是minkowski距离中q趋向于无穷的时候的状况 以上的这几种都是丢定量变量的距离定义,还有几种定性的变量距离定义的方法,接下来打算用实例的时候再结合进行解释: 2:相似系数 聚类分析方法不仅用对样本进行分类...(),其作用是将普通的矩阵转化为聚类分析所使用的距离结构 dr);hc<-hclust(d);dend<-as.dendrogram(hc) 然后写一段小程序,在绘图命令中调用它

    77960

    【机器学习基础】常见二分类损失函数、距离度量的Python实现

    本文用Python实现了常见的几种距离度量、二分类损失函数。 设 和 为两个向量,求它们之间的距离。...def chebyshev(x, y): return np.max(np.abs(x - y)) 4.闵可夫斯基距离(Minkowski distance) 闵氏空间指狭义相对论中由一个时间维和三个空间维组成的时空...,为俄裔德国数学家闵可夫斯基(H.Minkowski,1864-1909)最先表述。...def minkowski(x, y, p): return np.sum(np.abs(x - y) ** p) ** (1 / p) 5.汉明距离(Hamming distance)...= y) / len(x) 6.二分类损失函数 在二分类的监督学习中,支持向量机、逻辑斯谛回归与最大熵模型、提升方法各自使用合页损失函数、逻辑斯谛损失函数、指数损失函数,分别写为: 这 3 种损失函数都是

    1.3K20
    领券