单个热图内容太多了，全部放一章滑都滑不到底，所以先分成上下章，到时候再整合起来。2. 单个热图2.1 颜色2.2 标题2.3 聚类2.3.1 距离方法2.3.2 聚类方法2.3.3 渲染树状图2.3.4 重排树状图2.4 设置行列顺序2.5 维度名称单个热图是最常用的数据可视化方法。尽管ComplexHeatmap包的“亮点”是它可以并行地可视化热图列表，但是，作为热图列表的基本单元，对单个热图进
# R语言热图分组聚类实现
## 介绍
在数据分析中，热图分组聚类是一种常用的可视化方法，用于展示数据的相似性和差异性。通过热图，我们可以直观地了解数据样本之间的相关性，并对数据进行分组聚类，从而发现隐藏在数据中的模式和结构。
本文将介绍如何使用R语言实现热图分组聚类，让你快速入门并掌握该方法。
## 实现步骤
下面是实现热图分组聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-01-28 04:10:27
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R聚类2
凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）
层次聚类hclust
data=iris[,-5]
dist.e=dist(data,method='euclidean')
heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F)
#计算类间距离:最短距离法、最长距离法、类平均法
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2024-09-15 19:32:35
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hello，大家好，今天我们来实现一下下面的这张热图我们最关注的就是图的右边只标记感兴趣的基因，如何实现呢？？？准备作图文件接下来，让我们来实现一下上面的热图。为了绘制这种热图，首先要准备两类数据。（1）基因表达矩阵，行是基因，列是样本，表达值可以是FPKM或者log转化后的表达值等都可以。（2）基因名称列表，将待标识的重要基因名称以一排的形式放在一个列表中。R包ComplexHeatmap的热图
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2024-09-12 10:26:52
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前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道,话不多说，先贴张图，让大家对聚类有个大概的印象：上图可明显看出店群被分为3个组（类），接下来让我们来瞧瞧聚类是啥玩意聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）Eucl
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2023-08-03 12:47:35
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一.准备示例数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1_b8swSkWDqIHZi6UwKaspA 提取码：pll7文件说明 示例数据，其中数据均为虚拟数据，与实际生物学过程无关文件名：dataset_heatmap.txt 列分别为：基因，cell1的5个重复样本，cell2的5个重复样本 行代表：每个基因在所有样本的FPKM值二.绘制聚类热图1.聚类热图绘制#
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2023-10-27 12:06:42
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文本聚类系统的分析 系统的功能分析 文本聚类系统是应对大规模文本分类的需求而产生的。在项目申请书的分类过程中，各 个学科的申请书数以万计，如果仅仅依靠人工将申请书进行分门别类的划分，不但任务繁重， 而且可能会耽误评审工作的进行。为了解决这一问题，我们提出了一种文本聚类系统的设计， 用来对申请书进行聚类，实现项目申请书的自动分类。文本聚类系统并不是一成不变的，随着技术的进步和实际问题的需要，系统本身
# R语言相关性聚类热图和树状图的实现指南
在数据分析与可视化中，相关性聚类热图和树状图是非常有用的工具，它们可以帮助我们更好地理解数据集中的变量之间的关系。在这篇文章中，我们将引导初学者如何使用R语言实现相关性聚类热图和树状图。
## 整体流程
为方便理解，我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-02 10:20:58
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可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用。具体而言，电信分析高度依赖于地理空间数据的使用。这是因为电信网络本身在地理上是分散的，并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构，消费者需求和可用性的有价值的见解。数据为了说明这一点，使用k均值聚类算法来分析纽约市免费公共WiFi的地理数据。该数据集可从NYC Open Data获得。具体地，k均值聚类算法用于基于与特定提供商相关联的纬度和经度数据来形成W
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2023-12-19 10:53:41
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#以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析
iris
data <- iris[,1:4]
#系统聚类法(层次聚类法)
distance <- dist(data) #计算距离
iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析，计算距离方法是complete
plot( iris.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rec
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2023-06-21 22:03:55
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# R语言绘制环形聚类图
随着数据科学和机器学习的兴起，聚类分析被广泛应用于各个领域。聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中相似的对象归为一类。在众多聚类可视化技术中，环形聚类图是一个非常直观且有效的工具。在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言绘制环形聚类图，并提供详细的代码示例。
## 什么是环形聚类图？
环形聚类图是一种用来展示数据点之间相似性和聚类结构的图形。与传统的树状图（
原创
2024-09-20 05:33:17
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标题：R语言聚类肘状图实现流程及代码解析
## 1. 引言
在数据分析中，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点归类到同一类别中。R语言提供了许多聚类算法的实现，如K-means、层次聚类等。肘状图是一种可视化方法，用于帮助我们选择合适的聚类数目。本文将介绍在R语言中如何实现聚类肘状图。
## 2. 聚类肘状图实现流程
下面是R语言聚类肘状图实现的流程，我们可以用表格来展示每个步骤：
原创
2024-01-24 11:06:19
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上一期”【R语言】——聚类热图绘制（pheatmap)“介绍了R语言pheatmap包绘制聚类热图的基础代码，本期介绍当需要同时在热图上显示分组情况时，可利用pheatmap包构建分组信息，从而以不同的颜色等方式来展现分组情况。1 数据准备数据输入格式（csv格式）：2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("pheatmap")
install.packages("
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2023-08-31 17:16:39
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获取更多R语言知识，请关注公众号：医学和生信笔记医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 文章目录安装使用添加边际图形拼图拼热图 aplot也是一个拼图包，但是使用场景和普通的拼图R包略有不同，它可以让你的坐标轴完全对齐！这让你在拼不同类型但是又使用同一个数据的图形时，更加具有
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2023-11-01 16:48:26
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R语言是一种广泛用于统计计算和图形的编程语言。聚类是一种常用的数据挖掘技术，能够将数据集划分为若干组，使得同一组内的数据相似度高，而不同组间的数据相似度低。在数据分析中，使用R语言绘制聚类图为理解数据特征和模式提供了直观的可视化工具。
### 问题背景
在数据科学中，聚类分析常常用于处理高维数据，帮助研究者发现数据的潜在结构和模式。然而，绘制聚类图的过程可能并不简单，尤其是对于初学者而言。常见的
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，
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2023-06-21 14:44:18
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R语言聚类K划分1、 随机生成3个簇点> c1=cbind(rnorm(20,2,1),rnorm(20,2,1))> c2=cbind(rnorm(20,3,2),rnorm(20,15,3))> c3=cbind(rnorm(20,20,2),rnorm(20,20,3))> v=rbind(c1,c2,c3)在图中看看这三个簇的分布> plot(v) 如图，&n
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2014-05-09 22:50:00
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写在前面目前主流的聚类算法主要分为以下几种K-Means K-均值聚类K-Medoids K-中心聚类DBSSCAN Density-based Spatial Clustering of Application with Noise 密度聚类HC Hierarchical Clustering 层次聚类，或者叫系谱聚类EM Expectation Maximization 期望最大聚类K-Mea
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2024-06-04 21:13:49
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一、层次聚类1)距离和相似系数r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有：euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方maximum 切比雪夫距离manhattan 绝对值距离canber
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2023-09-03 15:47:56
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聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法
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2023-08-11 12:23:49
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