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我想按行然后按列进行层次聚类。我想出了一个完整的解决方案：

#! /path/to/my/Rscript --vanilla
args <- commandArgs(TRUE)
mtxf.in <- args[1]
clusterMethod <- args[2]
mtxf.out <- args[3]

mtx <- read.table(mtxf.in, as.is=T, header=T, stringsAsFactors=T)

mtx.hc <- hclust(dist(mtx), method=clusterMethod)
mtx.clustered <- as.data.frame(mtx[mtx.hc$order,])
mtx.c.colnames <- colnames(mtx.clustered)
rownames(mtx.clustered) <- mtx.clustered$topLeftColumnHeaderName
mtx.clustered$topLeftColumnHeaderName <- NULL
mtx.c.t <- as.data.frame(t(mtx.clustered), row.names=names(mtx))
mtx.c.t.hc <- hclust(dist(mtx.c.t), method=clusterMethod)
mtx.c.t.c <- as.data.frame(mtx.c.t[mtx.c.t.hc$order,])
mtx.c.t.c.t <- as.data.frame(t(mtx.c.t.c))
mtx.c.t.c.t.colnames <- as.vector(names(mtx.c.t.c.t))
names(mtx.c.t.c.t) <- mtx.c.colnames[as.numeric(mtx.c.t.c.t.colnames) + 1]

write.table(mtx.c.t.c.t, file=mtxf.out, sep='\t', quote=F, row.names=T)

变量mtxf.in和mtxf.out分别表示输入矩阵和聚类输出矩阵文件。变量clusterMethod是hclust方法之一，例如single,average等。

作为示例输入，这是一个数据矩阵：

topLeftColumnHeaderName col1    col2    col3    col4    col5    col6
row1    0       3       0       0       0       3
row2    6       6       6       6       6       6
row3    0       3       0       0       0       3
row4    6       6       6       6       6       6
row5    0       3       0       0       0       3
row6    0       3       0       0       0       3

运行这个脚本，我失去了左上角的元素mtxf.in。这是此脚本的输出：

col5    col4    col1    col3    col2    col6
row6    0       0       0       0       3       3
row5    0       0       0       0       3       3
row1    0       0       0       0       3       3
row3    0       0       0       0       3       3
row2    6       6       6       6       6       6
row4    6       6       6       6       6       6

我的问题：除了寻找一种方法来保留输入矩阵文件的原始结构之外，我也不知道这会消耗多少内存，或者是否有更快、更干净、更像“R”的方式来做这件事.

在 R 中按行和列进行聚类真的这么难吗？有建设性的方法来改进这个脚本吗？谢谢你的建议。

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2 回答 2

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一旦你清理了数据（即删除了第一列），这实际上只需要三行代码：

清理数据（从第一列分配行名，然后删除第一列）：

dat <- mtfx.in
rownames(dat) <- dat[, 1]
dat <- dat[, -1]

集群和重新排序：

row.order <- hclust(dist(dat))$order
col.order <- hclust(dist(t(dat)))$order

dat[row.order, col.order]

结果：

     col5 col4 col1 col3 col2 col6
row6    0    0    0    0    3    3
row5    0    0    0    0    3    3
row1    0    0    0    0    3    3
row3    0    0    0    0    3    3
row2    6    6    6    6    6    6
row4    6    6    6    6    6    6
于 2011-10-05T06:55:18.330 回答
0

老实说，我并不完全清楚你为什么要做一些你正在做的事情，所以我完全有可能误解了你在寻找什么。如果我离基地很远，请告诉我，我会删除这个答案。

但是我怀疑如果您读取数据row.names = 1以指示第一列实际上是行名，那么您的生活会容易得多（并且您的结果实际上是正确的）。例如：

#Read the data in
d1 <- read.table(textConnection("topLeftColumnHeaderName col1    col2    col3    col4    col5    col6
 row1    0       3       0       0       0       3
 row2    6       6       6       6       6       6
 row3    0       3       0       0       0       3
 row4    6       6       6       6       6       6
 row5    0       3       0       0       0       3
 row6    0       3       0       0       0       3"),
   sep = "",as.is = TRUE,header = TRUE,
   stringsAsFactors = TRUE,row.names = 1)

#So d1 looks like this: 
d1
     col1 col2 col3 col4 col5 col6
row1    0    3    0    0    0    3
row2    6    6    6    6    6    6
row3    0    3    0    0    0    3
row4    6    6    6    6    6    6
row5    0    3    0    0    0    3
row6    0    3    0    0    0    3

#Simple clustering based on rows 
clus1 <- hclust(dist(d1))
d2 <- d1[clus1$order,]
d2
     col1 col2 col3 col4 col5 col6
row6    0    3    0    0    0    3
row5    0    3    0    0    0    3
row1    0    3    0    0    0    3
row3    0    3    0    0    0    3
row2    6    6    6    6    6    6
row4    6    6    6    6    6    6

#Now cluster on columns and display the result 
clus2 <- hclust(dist(t(d2)))
t(t(d2)[clus2$order,])
     col5 col4 col1 col3 col2 col6
row6    0    0    0    0    3    3
row5    0    0    0    0    3    3
row1    0    0    0    0    3    3
row3    0    0    0    0    3    3
row2    6    6    6    6    6    6
row4    6    6    6    6    6    6

既然你标记了这个code-review，我想我也会从风格上指出，许多 R 人不喜欢使用T和F作为布尔值，因为它们可以被屏蔽，而TRUE不能FALSE。

于 2011-10-05T03:20:42.287 回答