r - 来自多个 hclust 对象的共识树或“引导比例”

Question

我有一个 hclust 对象列表，这些对象是由一个变量的细微变化（用于计算距离矩阵）产生的

• 现在我想从这个列表中制作一个共识树。

是否有通用软件包可以做到这一点？我正在通过 maanova 的一些代码破解我的方式，它似乎可以工作 - 但它很丑陋并且需要大量破解，因为我没有进行“正常”引导（它是化学数据）。

/Palle Villesen，丹麦

c1_list <- seq(10,100,by=10)
c2 <- 30
e<- 1
mboot <- list()
for (i in 1: length(c1_list) ) {
   c1 <- c1_list[i]
   cat("Doing C1=",c1,"...")
   x <- hclust(custom_euclidean(t(log2(data[, all]+1)), c1,c2,e), method='average')
   cat("..done\n")
   mboot[[i]] <- x # To get hclust object back use mbot[[i]] to get i'th object
}

#### Now extract the robust groups from mboot...

Answer 1

首先，看一下Allan Tucker 的共识聚类代码，与他的论文“Consensus Clustering and Functional Interpretation of Gene Expression Data”相关。

以下是其他一些指针：

• 您提到您正在使用maanova 包；consensus()这可以使用该函数从引导集群结果中构建共识树。你试过吗？
• ape 包用于系统发育树分析，因此它可能并不完全相关，但您可能会研究它。在 R-Help 上有一个使用 hclust 的示例。
• 同样，作为bioconductor 一部分的 nem 包也有一些例子。

Answer 2

嗯，这听起来像是一种应用于聚类的增强方法，并且快速的谷歌搜索揭示了相当多的现有文献关于增强聚类。也许这是一个开始？

至于 R 代码，总是有关于集群和机器学习的任务视图。