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使用cutree从hclust获取联接行

是一种在聚类分析中获取聚类结果的方法。cutree函数可以根据给定的树状图和聚类数目，将样本分配到不同的聚类中。

具体步骤如下：

首先，需要进行层次聚类分析，得到一个树状图。树状图可以使用hclust函数进行构建，根据数据的相似性度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）和聚类算法（如单链接、完全链接、平均链接等）进行聚类。
然后，使用cutree函数从树状图中获取联接行。cutree函数需要两个参数：树状图对象和聚类数目。聚类数目可以根据实际需求进行设定。
最后，cutree函数将返回一个向量，表示每个样本所属的聚类编号。可以根据这个聚类编号对样本进行分类或进一步分析。

使用cutree从hclust获取联接行的优势是可以快速、准确地将样本进行聚类分析，并且可以根据实际需求设定聚类数目。这种方法适用于各种领域的数据分析和模式识别任务。

在腾讯云中，可以使用腾讯云的数据分析与人工智能服务来进行聚类分析。具体推荐的产品是腾讯云的数据分析平台（DataWorks）和人工智能平台（AI Lab）。这些产品提供了强大的数据处理和分析能力，可以帮助用户进行聚类分析，并提供了丰富的算法和工具来支持数据挖掘和模式识别任务。

腾讯云数据分析平台（DataWorks）介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dmp 腾讯云人工智能平台（AI Lab）介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab

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,hc3$height) plot(hc3) 总结：根据以上作图分析可知使用最短距离法效果相对较好 2....(D, 'single') # 最短距离法 plot(hc);rect.hclust(hc, 2);cutree(hc, 2) # 分2类 plot(hc);rect.hclust(hc, 3);cutree...(hc, 3) # 分3类 plot(hc);rect.hclust(hc, 4);cutree(hc, 4) # 分4类 hc2 = hclust(D, 'ward.D2') # Ward.D2 法...plot(hc2);rect.hclust(hc2, 2);cutree(hc2, 2) # 分2类 plot(hc2);rect.hclust(hc2, 3);cutree(hc2, 3) # 分3...(Z, 3)$cluster # 分3类 kmeans(Z, 4)$cluster # 分4类总结以上的分析结果，使用ward.D2方法的效果较好，且分为四类较为合适。

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第三步：更新簇类间的相似矩阵，相似矩阵的大小为5行5列；若簇类BC和D的相似度最高，合并簇类BC和D为一个簇类。现在我们还有四个簇类，分别为A，BCD，E，F。 ?...第四步：更新簇类间的相似矩阵，相似矩阵的大小为4行4列；若簇类E和F的相似度最高，合并簇类E和F为一个簇类。现在我们还有3个簇类，分别为A，BCD，EF。 ?...我们根据上面的步骤，使用树状图对聚合层次聚类算法进行可视化： ? 也可用下面的图记录簇类聚合和拆分的顺序： ?...此外，我们还需要介绍几个相关函数：dist(),cutree()和rech.hclust()。...cutree()函数该函数用于将hcluster()的输出结果进行剪枝，最终得到指定类别的聚类结果，书写格式为： cutree(tree, k = NULL, h = NULL) 参数介绍： tree

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第9章聚类笔记

# data wget https://github.com/ywchiu/ml_R_cookbook/raw/master/CH9/customer.csv # 只有60行，复制在这 ID,Visit.Time...拓展 9.3 将树分成簇 # 簇 fit <- cutree(hc,k=4) fit [1] 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 2 3 4 3 4 3 3 4...(hc,k=4, border = "red") plot(fit) 除了指定cutree函数中的簇个数，还可以通过设置height值来指定聚类树的高度，达到切割树的目的。...= "single") #层次聚类最短距离法 hc_single <- cutree(single_c, k=4) # 层次聚类最长距离法 complete_c <- hclust(dist(customer...如下也可以输出聚类统计信息： km$withinss [1] 20.89159 5.90040 22.58236 11.97454 km$betweenss [1] 174.6511 9.7 从簇中抽取轮廓

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=hclust(otu_dist, method="average") #同表型相关 coph=cophenetic(hclust) #计算相关系数并作图 rcor=cor(otu_dist, coph...="grey", lwd=2, main="Fusion Levels - UPGMA Tree") text(hclust$height, nrow(otu):2, nrow(otu):2, col=...从右往左看，随着高度的降低，聚类簇数目增加，图像呈现阶梯状。一般来说曲线越缓，“台阶”越宽，也即增加一个聚类簇间隔的距离大，其聚类约有意义。...并确定最佳轮廓宽度值时聚类簇数目： #计算轮廓宽度 library(cluster) asw=numeric(nrow(otu)) for (i in 2:(length(asw)-1)) { sil=silhouette(cutree..., otu_dist) library(dendextend) library(RColorBrewer) tree=as.dendrogram(orhclust) clusMember=cutree(

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重现5.6分文章的免疫分型图

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【V课堂】R语言十八讲(十三)—聚类模型

期望最大化聚类(Expectation Maximization,EM) 需要说明的是，这些算法本身无所谓优劣，而最终运用于数据的效果却存在好坏差异，这在很大程度上取决于数据使用者对于算法的选择是否得当...在R语言中，使用dist函数可以把一个矩阵或数据框转化为距离矩阵。...案例 : 我们使用iris数据集演示k-means聚类的过程。...而cutree()函数则可以对hclust()函数的聚类结果进行剪枝，即选择输出指定类别数的系谱聚类结果。...其格式为： cutree(tree,k=NULL,h=NULL)函数rect.hclust()可以在plot()形成的系谱图中将指定类别中的样本分支用方框表示出来，十分有助于直观分析聚类结果。

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常说的表达矩阵，那得到之后呢？

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为什么我代码里面选择top1000的sd基因绘制热图呢

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热图pheatmap()函数

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由表达矩阵看内部异质性

主要就是行、列，行是基因，列是样本。...sd值，然后用sort排序，默认从小到大，然后用tail从后到前，也即是从大到小取1000个 # 最后取出基因名 top_g=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),100))...但是仍然很有可能它们的实际表达量并不高，仅仅是玩了一个"样本排位赛“(即使数值再小，也有甲乙丙丁) 关于分组有一点奇怪可以看到这里的分组信息有点散乱，想到：这里使用的anno_col 是利用grp得到的...因此这里的分组信息可以更新一下，基于我们这里的top1000基因，只需要将原来的dat换成现在的n矩阵就好，依然选取前4个聚类分群 # 将原来dat换为n hc=hclust(dist(t(n)))...最后用PCA进行计算分析，用fviz_pca_ind函数进行可视化这里用到的分组还是之前基于全部基因进行聚类的cutree结果 ?“

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在shell程序里如何从文件中获取第n行

我一直在使用 head -n | tail -1，它可以做到这一点，但我一直想知道是否有一个Bash工具，专门从文件中提取一行(或一段行)。所谓“规范”，我指的是一个主要功能就是这样做的程序。...答：有一个可供测试的文件，内容如下：使用 sed 命令，要打印第 20 行，可写为 sed -n '20'p file.txt sed -n '20p' file.txt 测试截图如下：要打印第...8 到第 12 行，则可用命令 sed -n '8,12'p file.txt 如果要打印第8、9行和第12行，可用命令 sed -n '8p;9p;12p' file.txt 对于行数特大的文件

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「Workshop」第十五期：热图

= NA, cutree_cols = NA, treeheight_row = ifelse((class(cluster_rows) == "hclust") || cluster_rows,...50, 0), treeheight_col = ifelse((class(cluster_cols) == "hclust") || cluster_cols, 50, 0), legend...画热图默认参数 > pheatmap(test) 参数都没有设置，聚类是默认的，默认同时对矩阵数据的行和列聚类，可以单独设置仅仅对行或者列聚类。...= 2) gaps_row 对行进行分割，c(10,14)即以10和14为分割线，把行分成3部分。...cutree_col 对列进行分割，2即分割成两块。改变热图行列名可以创建新的向量存储想要设置的行列名，传给label_row这个参数。

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层次聚类与聚类树

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。...df.iloc[[2,5], :4]如果不看结果，只从代码上看是很难知道我们获取的是哪几列的数据。结尾今天的内容就是这些，下篇内容会和大家介绍一些和我们这两篇内容相关的一些小技巧或者说小练习敬请期待。

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无监督学习聚类分析①聚类分析

一个替代的方案是使用对异常值稳健的聚类方法，围绕中心店的划分。计算距离选择聚类算法：层次聚类对与小样本更实用，划分的方法能处理更大的数据量。...算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元）为一类； (2) 计算每类和其他各类的距离； (3) 把距离最短的两类合并成一类，这样类的个数就减少一个； (4) 重复步骤（2）和步骤，直到包含所有观测值的类合并成单个的类为止...；层次聚类可以用hclust()函数来实现，格式是hclust(d, method=),其中d是通过dist()函数产生的距离矩阵，并且方法包括"single"....显示性状之间的关系 clusters <- cutree(fit.average, k=5) table(clusters) plot(fit.average, hang = -1, cex = .8,...main = "average linkage clustering \ n5 cluster solution") rect.hclust(fit.average, k =5) ?

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R语言进阶之聚类分析

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又是聚类分析可视化！

Attaching package: 'dendextend' ## The following object is masked from 'package:stats': ## ## cutree...进行聚类分析使用管道构建一个聚类树对象，感觉很神奇！...dend % dist() %>% # 计算距离 hclust() %>% # 聚类 as.dendrogram() # 转换一下画图其实你直接plot也是可以出图的...d1 % dist() %>% hclust( method="average" ) %>% as.dendrogram() d2 % dist...() %>% hclust( method="complete" ) %>% as.dendrogram() # 自定义每个聚类树，放到一个列表中 dl <- dendlist( d1 %>%

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R语言的三种聚类方法

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