在热图中设置距离矩阵和聚类方法

时间:2011-07-24 12:22:31

标签: r distribution heatmap hclust

heatmap.2默认为dist用于计算距离矩阵和hclust用于聚类。 现在有人怎么设置dist来使用欧几里德方法和hclust来使用质心方法? 我提供了一个可编译的代码示例。 我试过了:distfun = dist(method =" euclidean"), 但那不起作用。有什么想法吗?

library("gplots")
library("RColorBrewer")

test <- matrix(c(79,38.6,30.2,10.8,22,
81,37.7,28.4,9.7,19.9,
82,36.2,26.8,9.8,20.9,
74,29.9,17.2,6.1,13.9,
81,37.4,20.5,6.7,14.6),ncol=5,byrow=TRUE)
colnames(test) <- c("18:0","18:1","18:2","18:3","20:0")
rownames(test) <- c("Sample 1","Sample 2","Sample 3", "Sample 4","Sample 5")
test <- as.table(test)
mat=data.matrix(test)

heatmap.2(mat,
dendrogram="row",
Rowv=TRUE,
Colv=NULL,
distfun = dist,
hclustfun = hclust,
xlab = "Lipid Species",
ylab = NULL,
colsep=c(1),
sepcolor="black",
key=TRUE,
keysize=1,
trace="none",
density.info=c("none"),
margins=c(8, 12),
col=bluered
)

1 个答案:

答案 0 :(得分:27)

浏览heatmap.2的代码我非常确定默认使用dist,默认情况下是使用欧氏距离。

您尝试传递distfun = dist(method = 'euclidean')不起作用的原因是distfun(和hclustfun)应该只是名称的功能。因此,如果您想要更改默认值并传递参数,则需要编写如下的包装函数:

heatmap.2(...,hclustfun = function(x) hclust(x,method = 'centroid'),...)

正如我所提到的,我非常确定heatmap.2默认使用欧氏距离,但类似的解决方案可用于改变所使用的距离函数:

heatmap.2(...,distfun = function(x) dist(x,method = 'euclidean'),...)