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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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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# 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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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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想必大家对聚类热图 Heatmap 并不陌生，聚类热图是我们展示基因芯片或测序结果比较常用的方式，可以直观地反映样品间的相似程度。根据基因在各个样本中的表达量绘制的聚类热图，用颜色深浅来代表基因表达量高低。目前绘制热图的工具很多，像MATLAB 、MeV (Multiple ExperimentViewer)、GraphPad Prism、R 语言的 Heatmap 等等。今天介绍两种简单的工具
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2024-09-03 17:41:46
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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
# 使用R语言绘制聚类树的步骤
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言绘制聚类树。聚类树是一种可视化工具，用于将数据分组为具有相似性的簇。我们将使用R中的`stats`包中提供的`hclust`函数来执行聚类分析，并使用`plot`函数来可视化结果。
## 步骤
下面是绘制聚类树的步骤的概览，我们将在接下来的部分中逐步详细解释每个步骤。
```mermaid
graph TD
原创
2023-11-21 09:04:35
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1 基本信息本流程是进行不同土壤环境因子相关性分析并绘制热图，流程开始按下图整理环境因子数据，行为样品名称，列为环境因子名称和分组信息，共有11个环境变量，3个分组信息。图1|环境因子及分组信息表，env.csv。2 分析流程2.1 设置工作路径并调用R包# 设置工作路径
#knitr::opts_knit$set(root.dir="D:\\EnvStat")# 使用Rmarkdown进行程序运
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2023-08-31 09:32:27
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本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用 R 语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同 R 包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数
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2023-12-08 23:22:35
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1.什么是多边形树状图？多边形树状图，它是一种利用嵌套式多边形显示层次结构的方法，同时通过面积大小显示每个类别的数量大小。多边形树状图采用多边形表示层次结构里的节点，父子节点之间的层次关系用多边形之间的相互嵌套隐喻来表达。每个类别会被分配一个多边形区域，而其子类别则由嵌套在其中的小多边形代表。当不同类别分配不同数量时，这些多边形的面积大小会与数量成正比显示。此外，主类别的面积大小是其所有子类别的总
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2023-08-09 15:51:19
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# R语言相关性聚类热图和树状图的实现指南
在数据分析与可视化中，相关性聚类热图和树状图是非常有用的工具，它们可以帮助我们更好地理解数据集中的变量之间的关系。在这篇文章中，我们将引导初学者如何使用R语言实现相关性聚类热图和树状图。
## 整体流程
为方便理解，我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-02 10:20:58
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R语言生成热图1. R语言生成热图2. 补充：长数据格式转换方法3. 参考 1. R语言生成热图 今天解决了一个困扰了我很久的问题，就是如何绘制不添加相关性的热图。一般绘制热图是使用corrplot包画相关性图，但是这样有一个前提，就是输入的数据集必须进行相关性分析。那么如果我不需要进行相关性分析，而是直接绘制能够反应数值大小的热图呢？ 这里给出一个相关性热图的绘制方法：corrplot相关
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2024-08-15 11:25:55
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第一章表#第一章#############################
##习题1.5频数表
#（1）Titanic二维变量表加边际和
class(Titanic)
Titanic
library(DescTools)
d1<-Untable(Titanic)#原数据是列联表，用Untable转化成数据框
d1
mt1<-table(d1$Sex,d1$Survived)#二维列联
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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上一篇文章推送的是怎样调整corrplot热图的可视化参数，以修改字符和图例位置，数据可视化形式和字符小大和颜色等这篇是一个补充部分，记录怎样修改参数以变量排序方式和突出部分数据。本流程还是使用R统计绘图-环境因子相关性热图中的不同土壤环境因子数据进行相关性分析、绘制热图并进行图细节更改。流程开始按下图整理环境因子数据，行为样品名称，列为环境因子名称和分组信息，共有11个环境变量，3个分组信息。图
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2023-08-14 16:54:06
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今天聊聊k均值聚类分析，我们先要知道什么是类，在大数据时代，我们每个人都被打上很多个性标签，比如：宅男，月光族，手机控，非主流等等，每个标签都可以算是一个类，因此，可以不严谨的说：类是一些有特殊属性个体的集合。而聚类分析的目的，就是要把这些个人找出来并区别出来，聚类分析属于无监督机器学习的一个重要内容，今天我们来聊聊K均值聚类分析，那么k均值聚类分析和之前的层级聚类分析有什么不同呢？ K-Mean
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2023-06-21 22:03:31
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