pvclust

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我做了一個可重現的例子，我在pvclust中遇到了麻煩。我的目標是在分層簇樹形圖中選擇理想的簇。我聽說過'pvclust'，但不知道如何使用它。此外，如果任何人有除此之外的其他建議，以確定理想的羣集，這將是非常有益的。提供我的代碼。 library(pvclust) employee<- c('A','B','C','D','E','F','G','H','I', 'J','K

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使用'dendextend'在樹狀圖中指定標籤周圍繪製矩形

我目前正在構建樹狀圖，我正在使用'dendextend'來調整它的外觀。我已經能夠做到我想做的一切（標記樹葉並突出顯示我選擇的簇的分支），除了圍繞預定義的簇繪製矩形。我的數據（可以從這個文件中找到：Barra_IBS_example.matrix）與'pvclust'聚集在一起，所以'pvrect'在正確的位置繪製矩形，但它剪切了標籤（見下圖），所以我想用'rect.dendrogram'重現

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hclust上的pvclust生成的樹形圖

我有興趣使用pvclust R軟件包來確定我在R中使用常規層次聚類hclust函數生成的簇的顯着性。我有一個由〜8000個基因組成的數據矩陣及其表達式值在4個發育時間點。下面的代碼顯示了我用來對數據執行常規分層聚類的內容。我的第一個問題是：是否有一種方法可以採用hr.dendrogram圖並將其應用於pvclust？其次，pvclust似乎對列進行聚類，對於跨列進行比較的數據而不是像我想要做的那樣

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在R中使用pvclust進行聚類分析

我想對某些列（變量）進行聚類分析，比如var 5-var10。爲此，我在R中使用了pvclust。現在，我想將這一列的簇添加到實際的數據框中。任何人都可以幫我解決這個問題。我使用的代碼下面給出： group <- sqldf("select cq14x1_1,cq14x1_2,cq14x1_3,cq14x1_4,cq14x1_5,cq14x1_6,cq14x1_7, from parma_1")

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有人可以解釋R中pvclust函數的輸出嗎？

在R中的pvclust包中，有pvclust()函數。在功能幫助文件中提供的示例中，有以下功能： boston.pp <- pvpick(boston.pv) 這應該打印出具有高p值的羣集。這個函數的輸出是： $clusters $clusters[[1]] [1] "rm" "medv" $clusters[[2]] [1] "zn" "dis" $clusters[[3]]

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使用''病房''方法與pvclust R包

時出現錯誤我正在嘗試使用包與pvclust包進行聚類分析。具體來說，我有一個由物種（行）和採樣站（列）組成的數據矩陣。我想執行一個CA，以便根據我的物種丰度（我之前記錄（x + 1）變換）將我的採樣站分組。一旦準備好了我的矩陣，我試着根據pvclust包運行CA，使用Ward的聚類方法和Bray-Curtis作爲距離索引。然而，每次我得到以下錯誤消息：「」在hclust（距離，方法= met

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無法獲取控制器解析JSON回模型

我有一個控制器，有一個應該採取POST'ed JSON對象中的動作： [HttpPost] public ActionResult EditProject(ProjectDetails project) { return Json(project); } 然而，實際上得到返回的是一個新的，空的項目對象。它似乎並沒有用ID以外的其他東西填充項目對象（例如，來自url mywebs

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R將名稱轉換爲數字

我有一個捐贈者和捐贈者姓名的數據框。 **donation** **Donor** 25.00 Steve Smith 20.00 Jack Johnson 50.00 Mary Jackson ... ... 我試圖做使用pvclust包一些集羣。不幸的是，這個軟件包似乎沒有采用非數字數據。 > rs1.pv1 <- parPvclust(cl

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使用pvclust集羣一維數據

感謝您花時間閱讀此問題。我有一些一維數據要在R中集羣。基本的hclust命令工作正常。但pvclust命令，但是，不採取一維數據，並口口聲聲說： Error in hclust(distance, method = method.hclust) : must have n >= 2 objects to cluster 我發現了一個變通，我增加了一些全零行的數據。因此，該數據變爲：

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將pvclust R函數應用於預先計算的遠程對象

我正在使用R來執行分層聚類。作爲第一個方法，我使用hclust和執行的以下步驟：我導入的距離矩陣我用as.dist功能在dist對象以轉換它我的dist對象上運行 hclust 這裏將R代碼： distm <- read.csv("distMatrix.csv") d <- as.dist(distm) hclust(d, "ward") 在這一點上我想做一些類似的功能pvclust