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R中绘制环状聚类热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale

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R语言聚类树图小例子

rpubs.com/shirokaner/320218 http://www.sthda.com/english/wiki/beautiful-dendrogram-visualizations-in-r-...5-must-known-methods-unsupervised-machine-learning 数据集 R语言内置数据集USArrests 1973年美国50个州每10万人中因袭击、谋杀和强奸而被捕的人数和居住在城市地区的人口比例...层级聚类法 使用到的函数是hclust() hc<-hclust(dist(USArrests),method="ave") 使用```ggdendro```包对结构进行展示 安装ggdendro包并查看帮助文档...install.packages("ggdendro") help(package="ggdendro") 将层级聚类的结果转化为ggdendro作图需要的格式，用到的函数是dendro_data(...image.png 给不同的类别添加不同的颜色 df1$labels$Group<-c(rep("A",16),rep("B",14),rep("C",20)) ggplot(segment(df1))

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探索Python中的聚类算法：层次聚类

在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类？ 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...在层次聚类中，每个样本点最初被视为一个单独的簇，然后通过计算样本点之间的相似度或距离来逐步合并或分割簇，直到达到停止条件。...Python 中的层次聚类实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结 层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法，能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍，你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的.... 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源 二:动态聚类分析...: 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本的业务逻辑是先粗略的进行一次分类,然后按照一些局部最优的算法来计算修改不合理的分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本的Q型聚类分析这样的聚类....三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max

3.3K110

R语言中的划分聚类模型

p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。 分区聚类，包括： K均值聚类 （MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。...K-medoids聚类或PAM（Partitioning Around Medoids，Kaufman和Rousseeuw，1990），其中，每个聚类由聚类中的一个对象表示。...对于这些方法中的每一种，我们提供： 基本思想和关键概念 R软件中的聚类算法和实现 R用于聚类分析和可视化的示例 数据准备： my_data <- USArrests # 删除所有缺失值（即NA值不可用...0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288 确定k-means聚类的最佳聚类数................................ 50 ## .................................................. 100 计算和可视化k均值聚类

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R语言聚类算法的应用实例

什么是聚类 聚类将相似的对象归到同一个簇中，几乎可以应用于所有对象，聚类的对象越相似，聚类效果越好。...聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么，而聚类则预先不知道目标，但是可以通过簇识别（cluster identification）告诉我们这些簇到底都是什么。...比如用决策树回归模型和R2分数来判断某个特征是否必要。 如果是负数，说明该特征绝对不能少，因为缺少了就无法拟合数据。...聚类 有些问题的聚类数目可能是已知的，但是我们并不能保证某个聚类的数目对这个数据是最优的，因为我们对数据的结构是不清楚的。但是我们可以通过计算每一个簇中点的轮廓系数来衡量聚类的质量。...下面代码会显示聚类数为2时的平均轮廓系数，可以修改n_clusters来得到不同聚类数目下的平均轮廓系数。

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Spark中的聚类算法

Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法； 目录：...Dirichlet allocation(LDA)： Bisecting k-means； Gaussian Mixture Model(GMM)： 输入列； 输出列； K-means k-means是最常用的聚类算法之一...，它将数据聚集到预先设定的N个簇中； KMeans作为一个预测器，生成一个KMeansModel作为基本模型； 输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol...model.transform(dataset) transformed.show(truncate=False) Bisecting k-means Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法...：所有数据点开始都处在一个簇中，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans

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R语言的kmeans客户细分模型聚类

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。...所以，需要将数据统一放到0~1的范围，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。具体计算方法如下： ?...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1....随机选取训练数据中的k个点作为起始点 2. 当k值选定后，随机计算n次，取得到最小开销函数值的k作为最终聚类结果，避免随机引起的局部最优解 3.

1.4K80

R语言ggtree画聚类树图的时候的报错和解决办法

之前录制了一起视频介绍了使用R语言的ggtree包可视化展示层次聚类分析结果的视频 最近好几个读者在公众号留言画图的时候遇到报错 c2741754fed0c3d43cff75ff709fe8a.png...caller_env) : argument "caller_env" is missing, with no default 这个报错具体原因是什么我暂时也不知道，但是搜索这个报错找到了一个解决办法是 把已经安装好的ggtree...error-error-in-datamasknew-data-caller-env-argument-calle 如果遇到了这个报错可以按照这个方法试试，关于ggtree还录制了视频 欢迎大家关注我的公众号...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记

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机器学习（8）——其他聚类层次聚类画出原始数据的图小结

计算原类簇（c）中剩余的其他样本点和a，b的距离，若是dis(a)<dis(b)，则将样本点归到c1中，否则归到c2中； （5）重复以上步骤，直到达到聚类的数目或者达到设定的条件。...但值得注意的是：对于以上的例子，红色椭圆框中的对象聚类成一个簇可能是更优的聚类结果，但是由于橙色对象和绿色对象在第一次K-means就被划分到不同的簇，之后也不再可能被聚类到同一个簇。 ?...image.png 图10.3単连锁图 两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离，该方式的缺陷是受噪点影响大，容易产生长条状的簇。...另外，Agglomerative性能较低，并且因为聚类层次信息需要存储在内存中，内存消耗大，不适用于大量级的数据聚类，下面介绍一种针对大数据量级的聚类算法BIRCH。...，BIRCH一开始并不需要所有的数据； 小结 本章主要介绍了聚类中的其他聚类算法的思想—层次聚类，着重介绍了算法—Agglomerative算法，BIRCH算法。

1.6K60

时间序列中的轨迹聚类

时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。...首先，时间序列一般存在大量的噪声，这会引入较大的误差；其次，时间序列很多时候存在错位匹配的情况，需要采用相似性度量算法来解决，实际中需要根据场景做额外处理；最后，聚类方法和参数选择也有不少的讲究。...看上去一些似乎都很顺利，我们拿到了一个结果，然后就可以去做后面的聚类了。然而在实际的应用中，会面临很多问题。 采用欧式距离合适吗？ 欧式距离最大的问题就是会被噪声或是离群点所影响。...看上去结果还行，当然也有些问题，比如说第一行第二列和第四行第一列两个子图，似乎曲线和中心曲线没有那么一致。导致这一现象的原因有很多，比如说聚类选取的中心点的数量，这个是制约聚类效果的一大瓶颈。...比如上例中，如果我们有异常和正常的划分，我们完全可以将多项式系数作为自变量来进行分类模型的训练，分类模型能够根据数据凸显出不同系数的重要性，而非在聚类中的等权关系。

1.6K10

探索Python中的聚类算法：DBSCAN

与传统的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN 能够发现任意形状的簇，并且可以有效地处理噪声数据。本文将详细介绍 DBSCAN 算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。...DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它将样本点分为核心点、边界点和噪声点。...Python 中的 DBSCAN 实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 DBSCAN 聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...然后，我们构建了一个 DBSCAN 聚类模型，并拟合了数据集。最后，我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化。...总结 DBSCAN 算法是一种强大且灵活的聚类算法，能够有效地处理任意形状的簇，并且能够自动处理噪声点。

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详解 R 语言的PCA与TSNE的降维聚类

为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。 同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。...文章目录 一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 2、构建两个相似样本数据集 3、绘制热图 4、绘制PCA 5、绘制TSNE 二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 2、绘制热图...3、绘制PCA 4、绘制TSNE 全部代码 一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 rm(list=ls()) library(pheatmap) library(Rtsne) library(ggfortify...3、绘制热图 pheatmap(sample_all) ?...二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 # 第三个样本中表达量每个值加2 sample3=rnorm(gene_num*cell_num)+2;dim(sample3)=c(gene_num

1.3K20

R语言绘图练习——ggplot2画tSNE的聚类点图（带圈带阴影）

咱们生信技能树马拉松课程七月份学习班正在火热进行中，统计可视化知识点授课结束后照例给大家布置一些作业！...开始画图： 首先，可以看出这张图是张点图，而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster，所以用映射来实现。...这里可以看出，如果cluster是数值型，那么不转为因子的情况下用来分组就会出现大问题：R会把每一个数值都看成是一个分组，用深浅来代表不同分组。...如果cluster是一个字符串，就不会出现这个问题，得到的结果和因子是一样的。 回到正题，给cluster添加一个圆圈在ggplot2中通过stat_ellipse()实现。...这次练习所get到的几个新的知识点： 画图时按照因子/数值/字符分组产生的区别 ggplot2画点图时可以使用stat_ellipse()画圆圈 坐标系微调的一些细节，更多内容参考https://blog.csdn.net

4.2K41

跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2+ggtree+aplot画气泡图组合聚类树图

今天继续昨天推文的内容跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2画气泡图（dotplot）展示基因表达量，今天的内容介绍如何在气泡图和左侧和上方添加聚类树图，今天的内容主要参考 aplot...image.png 以y轴为变量，做层次聚类，并使用ggtree展示层次聚类结果 聚类用到的是平均表达量那一列 df<-data.final[,c(1,2,4)] 首先是长格式数据转换为宽格式 df1<...image.png 接下来就是在上方叠加聚类树，一样的操作 df2<-reshape2::dcast(df,features.plot~id,value.var = "Average expression...image.png 这里和论文中<em>的</em><em>图</em>有些不一致，可能是<em>聚</em><em>类</em>算法<em>的</em>原因;ggtree有一个默认<em>的</em>从上到下排序，比如左侧<em>的</em>树现在第一个是H6,第二个是H5，如果想把H5放到第一个也是可以实现<em>的</em>，可以参考之前<em>的</em>推文...<em>R</em>语言ggtree按照指定<em>的</em>节点旋转树 如果需要示例数据可以直接文末留言！

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