DEG聚类分析热图怎么看？ spss聚类分析怎么看
（1）免费，不需要去寻找破解版，不用担心版权问题，使用非常方便；
（2）功能非常强大，单个包的功能比较有限，但多个包组合起来使用则功能无比强大，远胜于SPSS、SAS等；
（3）源代码开放，稍作修改后就能满足个性化的复杂统计分析，满足个性化需求是R的最大特点之一；
（4）程序阅读容易，再加上参考学习资料很多，上手比较容易，提高也不是很难，根据个人经验，要比SAS高级阶段的进阶容易许多；
（5）国际同行高度认同R，我发现很多专用软件都开发了软件的R版，今后R将是数据分析的主流发展方向。
R软件的安装、基本使用等初级教程就不谈了，随便在官方网站找个学习资料就搞定了。“R系列”专辑拟推出中级、高级分析教程。今天推出基因表达谱芯片的聚类分析专题。
本专题示例芯片数据来自GEO数据库中检索号为GSE11787的Affymetrix芯片的CEL文件，共6个CEL文件，3个正常对照组，3个HPS刺激组，为免疫器官脾脏的表达数据。
（一）原始数据的读入、RNA降解评估和标准化
> pd <-read.AnnotatedDataFrame("Target.txt",header=TRUE,row.names=1,as.is=TRUE)
>rawAffyData <- ReadAffy(filenames=pData(pd)$FileName, phenoData=pd)
> summary(exprs(rawAffyData))
> deg <- AffyRNAdeg(rawAffyData)
> plotAffyRNAdeg(deg,col=c(1,2,3,4,5,6))

> eset <-rma(rawAffyData)
> summary(exprs(eset))

> op <-par(mfrow=c(1,2))
>cols <- brewer.pal(6, "Set3")
>boxplot(rawAffyData,col=cols,names=1:6, main ="unnormalized.data")
>boxplot(data.frame(exprs(eset)) ,names=1:6, main ="normalization.data", col="blue", border="brown")
>par(op)

（二）聚类分析
原始数据读入，经AffyBatch目标转成ExpressionSet目标后，为提高后续分析（如差异表达基因的检测）的统计功效，往往需要进一步经过Detection CallFilter和IQR filter等过滤（“基因芯片数据的特异性过滤与非特异性过滤”将在另一专题里专门讨论）。
需要说明的是，常规做法是先筛选出差异表达基因，然后只用差异表达基因进行聚类分析（本示例直接用了过滤后的数据集，聚类图的效果稍差一点）。
（1）样本聚类
>dd <-dist2(log2(exprs(eset2)))
>diag(dd) <- 0
>dd.row <- as.dendrogram(hclust(as.dist(dd)))
>row.ord <- order.dendrogram(dd.row)
>library("latticeExtra")
>legend <- list(top = list(fun = dendrogramGrob,
args = list(x = dd.row, side = "top")))
>lp <- levelplot(dd[row.ord, row.ord],
scales = list(x = list(rot = 90)),
xlab = "", ylab = "", legend = legend)
>plot(lp)

（2）二维聚类
>source("http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/My_R_Scripts/my.colorFct.R")
>mydata<-exprs(eset2)
>mydatascale <- t(scale(t(mydata)))
>hr <- hclust(as.dist(1-cor(t(mydatascale), method="pearson")),method="complete")
>hc <-hclust(as.dist(1-cor(mydatascale, method="spearman")),method="complete")
>heatmap.2(mydata,Rowv=as.dendrogram(hr), Colv=as.dendrogram(hc), col=redgreen(75),scale="row", ColSideColors=heat.colors(length(hclabels)),RowSideColors=heat.colors(length(hr labels)), trace="none", key=T)

上述聚类图一般和论文里的聚类图有点不同，聚类的模式不太直观，你也可以用下面的语句进行更直观的作图：
>mycl <-cutree(hr, h=max(hr$height)/1.5);
>mycolhc<- sample(rainbow(256)); mycolhc <- mycolhc[as.vector(mycl)]
>myc2 <- cutree(hc, h=max(hc$height)/1.5); mycolhr <-sample(rainbow(256)); mycolhr <- mycolhr[as.vector(myc2)]
>heatmap(mydatascale, Rowv=as.dendrogram(hr), Colv=as.dendrogram(hc),col=my.colorFct(), scale="row", ColSideColors=mycolhr,RowSideColors=mycolhc)

（3）MantelCorrs聚类程序
>kmeans.result<- GetClusters(eset2, 500, 100)
>x=exprs(eset2)
>DistMatrices.result <- DistMatrices(x, kmeans.resultclusters)>MantelCorrs.result<−MantelCorrs(DistMatrices.result Dfull,DistMatrices.resultDsubsets)>permuted.pval<−PermutationTest(DistMatrices.result Dfull, DistMatrices.resultDsubsets,100,16,0.05)>ClusterLists<−ClusterList(permuted.pval,kmeans.result cluster.sizes,MantelCorrs.result)
>ClusterGenes <- ClusterGeneList(kmeans.resultclusters,ClusterLists SignificantClusters,eset2)
>h=hclust(dist(MantelCorrs.result))
>plot(h)

聚类分析（本示例直接用了过滤后的数据集，聚类图的效果稍差一点）。（1）样本聚类 >dd <-dist2(log2(exprs(eset2)))>diag(dd) <- 0 >dd....
聚类分析（本示例直接用了过滤后的数据集，聚类图的效果稍差一点）。（1）样本聚类 >dd <-dist2(log2(exprs(eset2)))>diag(dd) <- 0 >dd....
系统聚类图怎么看？不懂~
SPSSAU可直接生成分层聚类图，配合帮助手册说明可更快速进行解读。
比如分两类的情况下：（6,10，7)是一类，剩下的是一类；
分三类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，剩下的是一类；
四类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，（2,3,9）一类，（1,3,4）一类。
扩展资料：
聚类结构形成的原则中若两个样品在已经分好的组中都未出现过，周把们形成一个独立的新组，
若两个样品中有一个是在已经分好的组中出现过，则把另一个样品也加人到该组中1若选出一对样品，都分别出现在已经分好的组中，这就把两组联结在一起。
若选出的一对样品都出现在同一组中，则这一对样品就不再分组了，在具体进行分类时，要依这四条原则反复进行，直到把所有样品都分类聚合完毕为止。
参考资料来源：百度百科-聚类分析谱系图
聚类分析一般是将样本进行分类，得到几类，然后对几个类别进行命名，以及得到的类别数据一般需要用于后续进一步分析使用等。所以聚类分析后一般需要使用方差分析，这个步骤还比较多，建议你使用在线版本的SPSS软件SPSSAU进行分析，这是个智能化的软件，里面全部把过程都帮你整理好，以及表格也全部进行了智能化规范。
聚类谱系图怎么看
答：问题六：用SPSS19进行聚类分析时，怎么生成R型聚类分析谱系图，和Q型聚类分析谱系图， 你是在看教程学习还是实际应用 一般在实际应用中 已经没有R型和Q型的说法了, 不过教材中还会提到 分别是对个案进行聚类和 对变量进行聚类. 由于对变量进行聚类一般是采用因子分析或者主成分分析了,所以很少会用聚类...
聚类分析
答：（2）K均值聚类不需要计算距离，但要求事先给出分类个数 ris数据集包含5个方面的信息，为了探索聚类分析，所以采用前4个变量作为模型前期数据，使用species作为聚类模型结果的验证。（1）首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。（2）然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示...
vosviewer聚类分析结果怎么看
答：2、聚类质量：观察每个聚类中的文献数量、关键词分布、共词分析等来评估聚类的质量，一个好的聚类结果应该是各个聚类之间差异较大，而同一个聚类内部的文献差异较小。3、聚类结构：观察聚类结果中的关系图或者热图来了解聚类之间的关系，这些信息可以帮助理解数据中的相似性和差异性。4、文献特征：观察每个...
spss系统聚类图怎么看
答：3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7 具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自动安装要求进行聚类。另外可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。
聚类热图原理
答：聚类热图原理是将个体样品或者对象变量按相似程度距离远近划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。阐述聚类分析的...
红外热像仪热图报告单如何看
答：热图报告首先看看温标，知道图像的温度范围，其次是看看发射率值，了解数据是否可信。然后再看图像内容，最高温度？，关键部件的温度？，温度分布趋势如何?，分析的方法：绝对温差——比环境温度高出多少度？相对温差——同类的同位置进行比较，找出异常的部位。
SPSS聚类分析树状图怎么看?
答：解开SPSS聚类分析树状图的神秘面纱在SPSS的聚类分析中，两种类别图形输出各有特色，其中，树状图因其直观的展现过程备受青睐。然而，对于初次接触的用户来说，如何解读这看似复杂的树状图可能是个挑战。别担心，今天就带你深入理解这个强大的工具。首先，让我们从树的生长规律开始。在SPSS的聚类树状图中，它...
【R语言编程】---利用三代测序绘制菌群聚类热图与物种丰度图_百度知 ...
答：首先导入到R语言中，合并所有样本到一个数据框：2.绘制热图 经过上一步，我们得到了列名为样本，行名为菌种的reads数据框，然后就可以绘制热图，进行聚类分析了：绘制结果：3.绘制物种丰度图 丰度图，其实就是堆积图，把每个样本的reads数目转换为百分数，然后作图就可以了：绘制结果：
“红外热像仪热图报告单”如何看?
答：主要看两个颜色，一个白色，一个黑色，白色证明你的体内温度过高，这个提示身体里有炎症、增生或肿瘤，黑色表示这个部位温度过低，预示着一些慢性疾病，供血不足或组织坏死的可能性。其它颜色不用过多关注， 这也是我在参加TMT医用红外热像仪培训的时候老师告诉我的。上面这张图是用TMT生命热图做的红外热...
聚类分析4—环境数据来解释 (数量生态学:R语言的应用-第四章)_百度知 ...
答：另外，作为替代方案，之后第6章会提出基于排序的多元方法，也可以直接描述和检验物种-生境关系。请期待。要是想直接比较分别基于物种数据和环境数据的样方聚类结果该怎么办呢？同时列联表分析同样适用于比较分别基于物种数据和分类（定性）解释变量数据的样方聚类结果。用环境数据进行比较的内容就是这些，虽然...
