heatmap.2中设置距离矩阵和聚类方法

Question

heatmap.2 默认使用 dist 计算距离矩阵，使用 hclust 进行聚类。 现在有人知道如何设置 dist 使用欧几里德方法和 hclust 使用质心方法吗？ 我在下面提供了一个可编译的代码示例。 我尝试过： distfun = dist(method = "euclidean"), 但这行不通。有什么想法吗？

library("gplots")
library("RColorBrewer")

test <- matrix(c(79,38.6,30.2,10.8,22,
81,37.7,28.4,9.7,19.9,
82,36.2,26.8,9.8,20.9,
74,29.9,17.2,6.1,13.9,
81,37.4,20.5,6.7,14.6),ncol=5,byrow=TRUE)
colnames(test) <- c("18:0","18:1","18:2","18:3","20:0")
rownames(test) <- c("Sample 1","Sample 2","Sample 3", "Sample 4","Sample 5")
test <- as.table(test)
mat=data.matrix(test)

heatmap.2(mat,
dendrogram="row",
Rowv=TRUE,
Colv=NULL,
distfun = dist,
hclustfun = hclust,
xlab = "Lipid Species",
ylab = NULL,
colsep=c(1),
sepcolor="black",
key=TRUE,
keysize=1,
trace="none",
density.info=c("none"),
margins=c(8, 12),
col=bluered
)

Answer 1

浏览一下 heatmap.2 的代码，我相当确定默认是使用 dist，而它的默认设置又是使用欧几里得距离。

您尝试传递 distfun = dist(method = 'euclidean') 不起作用的原因是 distfun （和 hclustfun） 应该简单地是函数的名称。因此，如果您想更改默认值并传递参数，您需要编写一个像这样的包装函数：

heatmap.2(...,hclustfun = function(x) hclust(x,method = 'centroid'),...)

正如我所提到的，我相当确定 heatmap.2 默认情况下使用欧几里德距离，但类似解决方案可用于改变所使用的距离函数：

heatmap.2(...,distfun = function(x) dist(x,method = 'euclidean'),...)