我正在使用名为 的 R 包进行层次聚类,该包pvclust
通过hclust
合并引导来计算获得的聚类的显着性水平。
考虑以下具有 3 个维度和 10 个观察值的数据集:
mat <- as.matrix(data.frame("A"=c(9000,2,238),"B"=c(10000,6,224),"C"=c(1001,3,259),
"D"=c(9580,94,51),"E"=c(9328,5,248),"F"=c(10000,100,50),
"G"=c(1020,2,240),"H"=c(1012,3,260),"I"=c(1012,3,260),
"J"=c(984,98,49)))
当我hclust
单独使用时,聚类对于欧几里得度量和相关度量都运行良好:
# euclidean-based distance
dist1 <- dist(t(mat),method="euclidean")
mat.cl1 <- hclust(dist1,method="average")
# correlation-based distance
dist2 <- as.dist(1 - cor(mat))
mat.cl2 <- hclust(dist2, method="average")
但是,当使用 each 设置时pvclust
,如下所示:
library(pvclust)
# euclidean-based distance
mat.pcl1 <- pvclust(mat, method.hclust="average", method.dist="euclidean", nboot=1000)
# correlation-based distance
mat.pcl2 <- pvclust(mat, method.hclust="average", method.dist="correlation", nboot=1000)
...我收到以下错误:
- 欧几里得:
Error in hclust(distance, method = method.hclust) : must have n >= 2 objects to cluster
- 相关性:
Error in cor(x, method = "pearson", use = use.cor) : supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
。
请注意,距离是通过计算的,pvclust
因此不需要事先计算距离。另请注意,hclust
方法(平均值、中位数等)不会影响问题。
当我将数据集的维度增加到 4 时,pvclust
现在运行良好。为什么我pvclust
在 3 维及以下得到这些错误,但没有得到这些错误hclust
?此外,当我使用 4 维以上的数据集时,为什么错误会消失?