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一种方法是直接重现数据聚类。 pheatmap
的默认输入参数指定欧几里德距离和层次聚类。
下面的代码重现了pheatmap
将在测试矩阵上执行的聚类。 reordered
的内容是由pheatmap
绘制的内容。
# load clustering library
library(stats)
# example matrix from pheatmap documentation
test = matrix(rnorm(200), 20, 10)
test[1:10, seq(1, 10, 2)] = test[1:10, seq(1, 10, 2)] + 3
test[11:20, seq(2, 10, 2)] = test[11:20, seq(2, 10, 2)] + 2
test[15:20, seq(2, 10, 2)] = test[15:20, seq(2, 10, 2)] + 4
colnames(test) = paste("Test", 1:10, sep = "")
rownames(test) = paste("Gene", 1:20, sep = "")
# cluster and re-order rows
rowclust = hclust(dist(test))
reordered = test[rowclust$order,]
# cluster and re-order columns
colclust = hclust(dist(t(test)))
reordered = reordered[, colclust$order]
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如果将热图保存为对象,则可以访问数据。看看结构('str()'),它可能就在那里 – erasmortg