怎样在heatmap中使用多种cluster方法
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发布时间：2022-04-20 19:37
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时间：2022-04-16 00:19
怎样在heatmap中使用多种cluster方法
生物信息学中经常使用R 来画图，而R画heatmap的功能是非常强大的。通常我使用gplots包中的heatmap.2函数来进行画图。不过这个函数中不能对聚类分析（clustering）到方法进行调整。
于是，小小写一段代码即能使用不同的聚类分析方法来对heatmap进行聚类整合。
1 # There are 7 methods to make cluster in the function hclust in R
2 Cluster_Method<-c( "ward", "single", "complete", "average", "mcquitty", "median", "centroid")
3
4 for (i in 1:length(Cluster_Method)){
5 #make a function to extract the cluster method
6 myclust<-function(x){
7 hclust(x,method=Cluster_Method[i])
8 }
9 #make heatmap by jpeg
10 jpeg(filename=paste(Cluster_Method[i],'.jpg'),width=1024,height=728)
11 heatmap.2(as.matrix(Data_Top1k_Var),
12 trace='none',
13 hclustfun=myclust,labRow=NA,
14 ColSideColors=c('black',grey(0.4),'lightgrey')[as.factor(CellLine_Anno$Type)],
15 xlab='CellLines',
16 ylab='Probes',
17 main=Cluster_Method[i],
18 col=greenred())
19 dev.off()
20 }
这样就可以一下子把七种cluster的方法依次用到heatmap上面来。而且通过对cluster树的比较，可以从中挑选出最好、最稳定到cluster方法，为后续分析打好基础！
