来自多个hclust对象的共识树或“引导比例”

Question

我有一个由一个变量的微小变化产生的hclust对象列表（用于计算距离矩阵）

• 现在我想从此列表中建立一个共识树。

是否有通用包来执行此操作？我正在黑客攻击 来自maanova的一些代码似乎有效 - 但它很丑陋而且它 需要大量的黑客攻击，因为我没有做“正常”的自举（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，请查看与他的论文Allan Tucker's code for consensus clustering相关的"Consensus Clustering and Functional Interpretation of Gene Expression Data"。

以下是其他几点：

• 你提到你正在使用the maanova package;这可以使用consensus()函数从引导程序集群结果中构建共识树。你试过吗？
• ape package用于系统发育树分析，因此它可能不完全相关，但您可能会研究它。有an example using hclust on R-Help。
• 同样，nem package, which is part of bioconductor有一些例子。

Answer 2

嗯，这听起来像是一种应用于群集的提升方法，而快速的谷歌搜索揭示了boosting clustering的现有文献。也许这是一个开始？

对于R代码，Clustering和Machine Learning上始终存在任务视图。