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我将不胜感激有关 R 的热图函数的树状图（Colv，Rowv）的任何信息材料。比如聚类是如何工作的（是欧几里得距离吗？）。你不必发布冗长的解释，我已经很高兴有一些关键词可以让我走上正轨，这样我就可以做一些在线研究。

这是帮助手册的摘录，这让我有点困惑。在这种情况下，“尊敬”是什么意思？它与重新排序有何不同？

如果 Rowv 或 Colv 是树状图，则它们被尊重（而不是重新排序）。

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Rowv并Colv控制是否应重新排序数据集的行和列以及如何重新排序。

它们的可能值是TRUE、NULL、FALSE、整数向量或树状图对象。

  • 在默认模式下TRUE，heatmap.2 使用hclustfun和distfun参数进行聚类。这默认使用欧几里德距离度量来完成链接聚类。然后使用行/列方式对树状图重新排序。hclustfun您可以通过为或指定不同的功能来控制它distfun。例如，要使用曼哈顿距离而不是欧几里得距离，您可以这样做：

    heatmap.2(x,...,distfun=function (y) dist(y,method = "manhattan") )

    签出?dist和?hclust。如果您想了解有关聚类的更多信息，可以从“距离度量”和“聚集方法”开始。

  • 如果Rowv/Colv是NULL或FALSE则不进行重新排序或聚类，并且按原样绘制矩阵。

  • 如果Rowv/Colv是一个数值向量，则按照 for 计算聚类，TRUE并使用提供给Rowv/的向量完成树状图的重新排序Colv。

  • 如果Rowv/Colv是一个树状图对象，那么这个树状图将用于对矩阵进行重新排序。例如，可以通过以下方式生成树状图对象：

    rowDistance = dist(x, method = "manhattan")
rowCluster = hclust(rowDistance, method = "complete")
rowDend = as.dendrogram(rowCluster)
rowDend = reorder(rowDend, rowMeans(x))

    它在曼哈顿距离上生成完整的聚类，按行方式排序。您现在可以传递rowDend给Rowv.

    heatmap.2(x,...,Rowv = rowDend)

    这可能很有用，例如，如果您想以不同的方式对行和列进行聚类，或者使用其他人给您的聚类，或者您想做一些仅通过指定 hclustfun 和 distfun 无法适应的时髦的事情. 这就是“尊重树状图”的含义：使用它来代替 hclustfun 和 distfun 指定的内容。

于 2013-03-13T16:48:43.843 回答
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要查看它如何准确地处理 Rowv/Colv，您还可以使用body(heatmap)它来显示它的源。

于 2013-03-14T12:29:16.873 回答
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从手册：

distfun ：用于计算行和列之间的距离（相异性）的函数。默认为 dist。

hclustfun ：当 Rowv 或 Colv 不是树状图时，用于计算层次聚类的函数。默认为 hclust。应该将 distfun 的结果作为参数并返回一个可以应用 as.dendrogram 的对象。

dist()默认具有欧式距离和hclust()完整的链接方法。

于 2013-03-13T14:33:13.820 回答