Publicité
+ Répondre à la discussion
Affichage des résultats 1 à 3 sur 3
  1. #1
    Invité de passage
    Femme Profil pro
    Étudiant
    Inscrit en
    janvier 2013
    Messages
    2
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Femme
    Localisation : Australie

    Informations professionnelles :
    Activité : Étudiant

    Informations forums :
    Inscription : janvier 2013
    Messages : 2
    Points : 0
    Points
    0

    Par défaut Heatmap dendogramme clusters

    Bonjour,

    J'ai fait une heatmap avec dendogramme grace au script :

    Code :
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    png("/Users/Maryl/Desktop/Enzo.png",800,800)
    dataset<-read.csv("/Users/Maryl/Desktop/Enzo.csv", sep=",")
    row.names(dataset)<-dataset$Compounds
    dataset<-dataset[,2:39]
    data_matrix<-data.matrix(dataset)
    library(RColorBrewer)
    library(gplots)
    data_heatmap<-heatmap.2(data_matrix,
    Rowv=TRUE, Colv=NULL, distfun=dist, hclustfun = hclust, dendrogram="row", scale="none",
    key=TRUE, keysize=1, density.info="none", trace="none", col=rev(brewer.pal(7,"PiYG")), xlab="Parameters", ylab="Compounds", margin=c(23,10), cexRow=0.1, cexCol=1)
    graphics.off()
    J'obtiens différents groupes/clusters. Mon problème est que j'ai beaucoup de données (1400 lignes et 37 colonnes) et par conséquent, ma légende est illisible. Je ne sais pas par quel moyen selectionner chaque cluster afin de voir à quoi ils correspondent.
    Est-ce que quelqu'un connait une fonction pour m'aideràa faire cela ?

    Merci pour votre aide.

  2. #2
    Membre habitué
    Inscrit en
    mars 2009
    Messages
    83
    Détails du profil
    Informations forums :
    Inscription : mars 2009
    Messages : 83
    Points : 113
    Points
    113

    Par défaut

    La visualisation et la manipulation de clustering ne sont pas très pratiques sous R.
    Je te conseille de réaliser ton clustering avec le programme http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/softwa...r/software.htm

    Une fois ton clustering réalisé, ouvre le fichier .cdt généré à l'aide du programme treeView disponible sur le même site.

    Pour les gros jeux de données, c'est pour moi le meilleur choix.

  3. #3
    Invité de passage
    Femme Profil pro
    Étudiant
    Inscrit en
    janvier 2013
    Messages
    2
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Femme
    Localisation : Australie

    Informations professionnelles :
    Activité : Étudiant

    Informations forums :
    Inscription : janvier 2013
    Messages : 2
    Points : 0
    Points
    0

    Par défaut

    Merci beaucoup je vais essayer avec ce programme

Liens sociaux

Règles de messages

  • Vous ne pouvez pas créer de nouvelles discussions
  • Vous ne pouvez pas envoyer des réponses
  • Vous ne pouvez pas envoyer des pièces jointes
  • Vous ne pouvez pas modifier vos messages
  •